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龙图腾网恭喜广东翼景信息科技有限公司申请的专利基于算法机制设计的无人机边缘计算资源最优拍卖方法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：CN119697192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510211392.4，技术领域涉及：H04L67/1021；该发明授权基于算法机制设计的无人机边缘计算资源最优拍卖方法是由万施霖;张裕汉;金鑫;邓香生设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于算法机制设计的无人机边缘计算资源最优拍卖方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于算法机制设计的无人机边缘计算资源最优拍卖方法，属于无人机技术领域。本方法包括：采集任务场景表征信息；基于所述任务场景表征信息，构建计算资源拍卖社会福利最大化模型；利用遗传算法求解所述计算资源拍卖社会福利最大化模型，得到最优飞行方案；基于所述最优飞行方案，确定最优支付和分配机制。该方法通过针对使用无人机对多个任务点进行辅助边缘计算、任务点对计算资源的收益估值为私有信息而计算量为公共知识的场景进行表征，研究了社会福利最大化问题，能够确定无人机边缘计算资源的最优支付和分配机制，以及能为多智能体下的无人机辅助边缘计算系统的整体性能提升提供指导。

本发明授权基于算法机制设计的无人机边缘计算资源最优拍卖方法在权利要求书中公布了：1.一种基于算法机制设计的无人机边缘计算资源最优拍卖方法，其特征在于，包括：采集任务场景表征信息；基于所述任务场景表征信息，构建计算资源拍卖社会福利最大化模型；其中，以满足占优策略激励相容和非负效用为约束、以社会福利最大化为目标，以计算资源拍卖中的分配机制与支付机制为决策变量，构建计算资源拍卖社会福利最大化模型： 式中，G表示社会福利，vn表示任务点n的收益估值，E·表示求数学期望运算，Xnv,ξ表示当任务点n按照其收益估值进行报价时，它所获得的计算资源分配量，v表示N个任务点的收益估值向量，ξ为一随机变量；利用遗传算法求解所述计算资源拍卖社会福利最大化模型，得到最优飞行方案；包括以下步骤：S301、遗传算法使用0-1编码，每一个染色体的长度为其中，N表示任务点的个数，在任一飞行方案中，若无人机途径任务点i和任务点j之间的连线，则在染色体的对应位置为1，反之则在染色体的对应位置为0；S302、随机生成Q个飞行方案的编码做为初始种群；S303、对于每一个染色体，若其对应的飞行方案不可行或飞行能耗超过无人机单次飞行的能耗上限，则令其适应度为0，否则令其适应度为所有途径任务点的报价总和；S304、使用指数排序选择法选择当前种群中的个体进行复制；S305、将选择-复制操作生成的个体进行随机配对；S306、以变异概率γ执行变异操作；S307、其中，步骤S304至步骤S306为一次迭代，以此迭代，直到迭代至Z代，输出此时的报价总和B和适应度最大的编码，解码后得到最优飞行方案；基于所述最优飞行方案，确定最优支付和分配机制；包括以下步骤：S401、在所述最优飞行方案中，若无人机途径任务点n，则对任务点n的分配决策记为Xnb,ξ＝1，否则对任务点n的分配决策记为Xnb,ξ＝0；其中，Xnb,ξ为对任务点n的分配决策，ξ为一随机变量，b为所有任务点的计算资源报价向量；S402、对于所述最优飞行方案中的任意途径任务点n，计算除它以外的所有途径任务点的报价总和B-n；S403、对于所述最优飞行方案中的任意途径任务点n，将该点从所有任务点中去除后重新利用所述遗传算法进行计算，并输出此时的报价总和S404、在所述最优飞行方案中，若无人机途径任务点n，则对任务点n的支付记为否则对任务点n的支付记为pnb,ξ＝0；其中，pnb,ξ为对任务点n的支付，ξ为一随机变量，b为所有任务点的计算资源报价向量，为此时的报价总和，B-n为除它以外的所有途径任务点的报价总和；S405、综合步骤S401和步骤S404，得到最优支付和分配机制。

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