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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种移动边缘计算中基于混合遗传算法的计算卸载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：CN112181655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202011057306.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种移动边缘计算中基于混合遗传算法的计算卸载方法是由冯维;曹荻秋;姚英彪;刘兆霆;夏晓威设计研发完成，并于2020-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动边缘计算中基于混合遗传算法的计算卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种移动边缘计算中基于混合遗传算法的计算卸载方法，包括：S1.建立系统模型，得到子任务集在各处理器的计算时延以及各处理器之间的传输时延，并根据子任务集的约束关系确定子任务集中各任务层值；S2.根据确定的任务层值和随机策略初始化种群，得到子任务集的初始种群个体，并进行符号编码，得到任务调度序列，对初始种群中的个体进行优化；S3.构建适应度评价函数，并对优化后的初始种群中的个体进行选择操作；S4.构建交叉机制，使用基于禁忌表搜索算法的交叉操作对新的种群中的个体进行交叉；S5.使用基于模拟退火算法的变异操作对新的种群中的个体进行变异操作；S6.判断是否达到迭代步长，若否，则重复步骤S3‑S5；若是，则输出全局最优解。

本发明授权一种移动边缘计算中基于混合遗传算法的计算卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种移动边缘计算中基于混合遗传算法的计算卸载方法，其特征在于，包括步骤： S1.建立系统模型，得到子任务集在各处理器的计算时延以及各处理器之间的传输时延，并根据子任务集的约束关系确定子任务集中各任务层值；其中，系统模型由一个用户、一个移动云服务器和多个边缘服务器组成，由移动云服务器进行集中式决策调度方案；一个服务器只能同时处理一个任务，当用户端子任务集过多时，用户所属BS能与资源池中其他BS通信，进行协同计算卸载，以满足用户需求； S2.根据确定的任务层值和随机策略初始化种群，得到子任务集的初始种群个体，并根据初始种群个体中任务与处理器的映射关系，进行符号编码，得到任务调度序列，并对初始种群中的个体进行优化； S3.构建适应度评价函数，根据适应度评价函数对优化后的初始种群中的个体进行选择操作，得到新的种群； S4.构建交叉机制，使用基于禁忌表搜索算法的交叉操作对新的种群中的个体进行交叉； S5.使用基于模拟退火算法的变异操作对新的种群中的个体进行变异操作； S6.判断是否达到迭代步长，若否，则重复步骤S3-S5；若是，则输出全局最优解； 步骤S1中，根据子任务集的约束关系确定子任务集中各任务层值，具体为： 子任务集的约束关系使用有向无环图模型表示，表示为： G＝V,E 其中，V表示子任务集合，V＝{vi|1≤i≤N}；E为子任务之间有向边集合，表示子任务之间优先约束关系；vi表示每个子任务，vi＝{di,gi}；di表示完成任务所需cpu周期；gi表示任务输入数据大小； 子任务集中各任务层值，表示为： 其中，previ表示每个子任务vi的前继节点集合； 步骤S2中进行符号编码具体为： A1.基因值初始化，每个基因值代表任务所分配到的处理器序号： ui＝pi+i×M 其中，pi表示任务i初始分配的处理器序号；i表示任务编号；M表示处理器总数； A2.基因值随机交换，对于分配到相同处理器任务的基因值，随机选取其中的两个基因值进行交换，进行次交换，其中k为分配到处理器上的任务总数； A3.根据任务所处层值，由小到大进行排序；相同层值的任务，根据个体基因值，由大到小进行排序；得到子任务集整体调度列； A4.由个体基因值，确定每个任务所分配的处理器： b＝moduiM 其中，b表示任务vi所分配到的处理器序号； A5.根据步骤A3中得到的子任务集调度序列和A2中得到的子任务与处理器之间的映射关系，得到各处理器上的调度序列。

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