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龙图腾网恭喜武汉理工大学申请的专利一种边缘计算资源分配方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115379497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210939661.5，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权一种边缘计算资源分配方法、装置、电子设备及存储介质是由石兵;钟则恒;蒋利涛;李正阳设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘计算资源分配方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种边缘计算资源分配方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取待资源分配的若干个移动终端的数据传输量和位置，以及若干个移动终端通信范围的所有边缘服务器的剩余负载容量和边缘计算资源；以若干个移动终端的数据传输量、位置和所有边缘服务器的剩余负载容量、边缘计算资源作为状态集，以预设状态转移概率，以根据状态转移概率作出的选择动作为动作集，以若干个移动终端的总收益为奖励函数，以若干个移动终端对奖励的影响为折扣因子，构建马尔可夫模型；对马尔可夫模型，进行深度强化学习模型训练，确定最优资源分配策略。本发明采用深度强化模型进行多轮决策，得到最优资源分配方法，实现移动终端的收益最大化。

本发明授权一种边缘计算资源分配方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算资源分配方法，其特征在于，包括：获取待资源分配的若干个移动终端的数据传输量和位置，以及所述若干个移动终端通信范围的所有边缘服务器的剩余负载容量和边缘计算资源；以所述若干个移动终端的数据传输量、位置和所述所有边缘服务器的剩余负载容量、边缘计算资源作为状态集，以预设状态转移概率，以根据所述预设状态转移概率作出的选择动作为动作集，以所述若干个移动终端的总收益为奖励函数，以所述若干个移动终端对奖励的影响为折扣因子，构建马尔可夫模型；对所述马尔可夫模型，进行深度强化学习模型训练，确定最优资源分配策略；确定所述若干个移动终端的总收益，包括：确定每一个所述移动终端中计算任务在本地消耗成本，确定每一个所述移动终端中计算任务分配到所有边缘服务器的边缘消耗成本；根据所述本地消耗成本与所述边缘消耗成本，确定每一个所述移动终端的单收益；获取所述若干个移动终端中每一个移动终端的当前卸载状态，根据所述卸载状态和所述移动终端的单收益确定所述若干个移动终端的总收益；确定每一个所述移动终端中计算任务分配到所有边缘服务器的边缘消耗成本，包括：确定每一个所述移动终端中计算任务在所有边缘服务器的边缘消耗时间；获取边缘服务器的资源价格，根据每一个所述边缘消耗时间和所述资源价格，确定每一个所述移动终端中计算任务在所有边缘服务器的边缘处理成本；确定每一个所述移动终端中计算任务传输到所有边缘服务器的传输消耗成本；根据所述传输消耗成本和所述边缘处理成本，确定每一个所述边缘消耗成本；还包括：根据奖励函数和折扣因子，确定所述若干个移动终端的总奖励；根据当前状态的奖励和下一状态执行动作的奖励，确定最优分配策略。

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