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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于对抗学习的空天地一体化网络协同计算服务优化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：CN119584167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411758498.8，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于对抗学习的空天地一体化网络协同计算服务优化方法是由赵海涛;黄苏尧;徐波;唐贵进;王龄瑶;王信人;胡志翔;孙金龙设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗学习的空天地一体化网络协同计算服务优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗学习的空天地一体化网络协同计算服务优化方法，属于天空地一体化网络中人工智能和无线通信技术领域。该发明包括：①天空地一体化网络中的边缘移动计算通信系统中，提出计算任务的数种分配模式；②得出不同分配模式下所述无线设备所经历的总时延以及能耗；③提出目标函数和约束条件，基于所述目标函数和所述约束条件，形成优化问题；④经过若干次迭代找出最佳结果。本发明通过空天地一体化网络协同计算服务优化方法使得系统总延迟最小；提出生成对抗网络驱动的遗传算法，能更高效准确的求解非线性高复杂度的问题，生成对抗网络能够从数据中学习到其中的特征和分布，使得生成的解更贴近实际情况，能更好地解决实际问题。

本发明授权一种基于对抗学习的空天地一体化网络协同计算服务优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗学习的空天地一体化网络协同计算服务优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、用于所述空天地一体化网络协同计算服务的天空地一体化网络中的边缘移动计算通信系统由无线设备，无人机，边缘服务器以及一颗LEO卫星组成，其中所述无线设备的数量为J个，且J个所述无线设备的集合定义为J＝{1,2,..,J}，所述无人机的数量为K个，且K个所述无人机的集合定义为K＝{1,2,..,K}，所述无人机简写成UAV，所述边缘服务器的数量为U个，且U个所述边缘服务器的集合定义为U＝{1,2,..,U}，所述LEO卫星定义为s，对于j∈J的每一个所述无线设备都有一个计算任务Mj，提出所述计算任务的数种分配模式，基于所述边缘移动计算通信系统，得出不同所述分配模式下计算任务的卸载等待时延以及传输能耗； S2、基于所述边缘移动计算通信系统，得出不同所述分配模式下所述无线设备所经历的总时延以及能耗； S3、构建所述边缘移动计算通信系统的资源分配模型，提出目标函数和约束条件，基于所述目标函数和所述约束条件，形成优化问题； 所述无线设备和所述无人机的能量约束分别为以及优化目标定义为： 以最大限度地减少所述无线设备所经历的总时延，同时确保满足所述无线设备j和所述无人机k的能量约束； 其中w表示关联策略的二元变量，Tj表示无线设备j所经历的总时延； 所述无线设备j和所述无人机k能量约束的约束条件包括： 其中，为从所述无线设备j到所述边缘服务器u的任务卸载的能耗，为从所述无线设备j到UAVk的任务卸载的能耗，Ek→k′为从UAVk到UAVk′的任务卸载的能耗，Ek→s为从UAVk到卫星s的任务卸载的能耗，是无人机悬停能耗；为UAVk执行计算任务Mj时的能量消耗； S4、所述S4步骤包括以下内容： S41、采用GAN‑GA算法，构建生成对抗网络，以实现系统总时延最小化； S42、基于系统总时延最小化的目标，定义评估函数，用于计算性能指标并计算适应度； S43、根据适应度进行选择，使用精英选择+轮盘赌选择下一代父解，以及种群最优解； S44、初始化初代父解，开始演化，采用生成对抗网络的生成器代替遗传算法中传统的交叉和突变操作，以及选择下一代父解； S45、经过若干次迭代找出最佳结果。

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