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龙图腾网获悉同济大学申请的专利移动边缘计算环境下基于改进蝙蝠算法的任务调度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：CN119521309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411502699.1，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权移动边缘计算环境下基于改进蝙蝠算法的任务调度方法是由柳先辉;胡灵韵;赵卫东设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动边缘计算环境下基于改进蝙蝠算法的任务调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种移动边缘计算环境下基于改进蝙蝠算法的任务调度方法。该方法包括：获取用户任务信息、边缘服务器信息，并根据用户轨迹获取待卸载任务序列；将所述用户轨迹、所述用户任务信息以及所述边缘服务器信息作为输入，利用蝙蝠搜索算法求解当前种群的最优解，其中将蝙蝠种群中每个个体映射到相应的任务序列；判断对任务序列是否需要进行局部搜索，如判断为是，则利用局部敏感哈希进行局部搜索，获得局部搜索后的全局最优解；根据搜索到的所述全局最优解，对蝙蝠种群的个体位置进行动态更新，直到满足设定的停止准则，输出最终的任务调度决策。本发明在保证计算效率的同时，提升了任务调度的质量，具有较强的通用性和可扩展性。

本发明授权移动边缘计算环境下基于改进蝙蝠算法的任务调度方法在权利要求书中公布了：1.一种移动边缘计算环境下基于改进蝙蝠算法的任务调度方法，包括以下步骤： 步骤1：对于边缘计算系统，获取用户任务信息、边缘服务器信息，并根据用户轨迹获取待卸载任务序列； 步骤2：将所述用户轨迹、所述用户任务信息以及所述边缘服务器信息作为输入，利用蝙蝠搜索算法求解当前种群的最优解，其中将蝙蝠种群中每个个体映射到相应的任务序列，所述最优解表征最优卸载方案和最优总能耗； 步骤3：判断对任务序列是否需要进行局部搜索，如判断为是，则利用局部敏感哈希进行局部搜索，获得局部搜索后的全局最优解； 步骤4：根据搜索到的所述全局最优解，对蝙蝠种群的个体位置进行动态更新，直到满足设定的停止准则，输出最终的任务调度决策； 其中，对于任务集合任一任务使用元组来表示，DSi表示任务的卸载数据大小，CLi表示的计算强度，DLi表示任务完成的截止时间，步骤23包括： 对于输入蝙蝠算法的任务序列，遍历所有时隙，识别出使得移动设备卸载任务时能耗最低的一组连续时隙，进而，选择任务的目标服务器s，确定任务最终执行的时隙组，并将该时隙组对应的所有时隙标记为不可用； 遍历蝙蝠算法映射后的任务序列，遍历完成时，基于以下能耗计算公式得到该蝙蝠个体的适应度值： 其中，p为移动终端设备卸载任务时的数据传输功率，FTi表示任务序列中任务的完成时间，STi表示任务的开始时间； 根据当前边缘服务器的剩余资源，判断当前任务是否能够在空闲时隙内完成卸载，如果能够完成，则计算当前总能耗，并进行终止条件的判断； 其中，步骤3包括： 步骤31：定义哈希函数为hx＝ax+b％c，并生成k个不同的哈希函数，其中x为整数，a和b是随机选取的小于x最大值的整数，c为略大于x最大值的质数； 步骤32：使用第一个哈希函数，计算当前任务序列的哈希值，取所有计算结果中的最小值作为最小哈希签名的第一个值；接着使用第二个哈希函数，计算得到的最小哈希值作为最小哈希签名的第二个值，进而得到长度为k的最小哈希签名向量； 步骤33：对每个任务序列，使用相同的k个哈希函数生成签名，通过计算相同签名的数量，判断当前任务序列是否与HashSet中的局部最优解相似，若找到相似度满足设定条件的任务序列，则对当前任务序列进行局部搜索；若未找到相似度满足所述设定条件的任务序列，则跳过局部搜索操作； 步骤34：对任务序列空间做局部搜索后，获得搜索后此任务序列空间中的最优解的适应度值，若优于全局最优解适应度值，则更新全局最优解，并将其加入HashSet集合； 其中，在步骤33中，根据以下步骤判断当前任务序列是否与HashSet中的局部最优解相似： 计算当前任务序列的最小哈希签名，遍历HashSet集合中所有局部最优任务序列的最小哈希签名，并遍历所有哈希值位置i，统计两个签名在相同位置i上哈希值相等的数量count； 根据相似度计算公式estJsim＝countk计算获得相似度estJsim，如果计算得到的相似度estJsim大于预设的阈值，对当前任务序列进行局部搜索操作，搜索在局部最优解附近可能存在的更优解。

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