买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东智慧云通网络科技有限公司申请的专利一种云边一体分布式计算架构的AI寻优优化系统及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：CN120768902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511276880.X，技术领域涉及：H04L67/1008；该发明授权一种云边一体分布式计算架构的AI寻优优化系统及方法是由庞龙强;吴奇;吴娟;高振华;张倩倩设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云边一体分布式计算架构的AI寻优优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式计算与人工智能优化技术领域，具体地说，涉及一种云边一体分布式计算架构的AI寻优优化系统及方法，包括环境感知单元、全局优化单元、梯度决策单元、分层执行单元及补偿生效单元，环境感知单元采集边缘节点网络带宽，全局优化单元聚合历史数据生成带拓扑标记的全局数据集，通过深度强化学习生成全量梯度矩阵，梯度决策单元按带宽动态保留关键梯度，计算残差梯度影响因子并触发边缘重优化，分层执行单元将残差梯度作为约束执行本地寻优，融合全局数据生成精确解与空间补偿值，补偿生效单元下发补偿值更新边缘模型，该系统平衡动态带宽下的效率与精度，减少云端与边缘偏差，提升分布式场景寻优可靠性。

本发明授权一种云边一体分布式计算架构的AI寻优优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种云边一体分布式计算架构的AI寻优优化系统，其特征在于，包括： 环境感知单元1，部署于边缘计算节点，通过硬件传感器实时采集终端设备的网络带宽值和计算负载数据； 全局优化单元2，部署于云端，聚合多边缘计算节点的历史运行数据，生成包含跨节点关联特征的全局数据集，并运行深度强化学习模型进行多目标迭代计算，生成全量梯度矩阵； 梯度决策单元3从全局优化单元2获取当前迭代周期的全量梯度矩阵，并根据网络带宽值计算梯度保留数量，将全量梯度矩阵中的梯度按绝对值大小降序排序，保留前N个梯度构成保留梯度集，N为所述梯度保留数量，从全量梯度矩阵中剔除所述保留梯度集，剩余梯度构成残差梯度集，计算残差梯度集的矩阵范数与全量梯度矩阵范数的比值，根据比值判断输出边缘重优化指令； 分层执行单元4接收边缘重优化指令，将残差梯度集作为不等式约束项输入深度强化学习模型，执行本地寻优计算并输出次优解，融合所述次优解与全局数据集，生成精确解，并计算精确解与次优解在向量空间的欧氏距离，即两解对应参数向量的直线距离，该距离即为空间补偿值； 补偿生效单元5将空间补偿值下发至边缘计算节点，用于寻优优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东智慧云通网络科技有限公司，其通讯地址为：250101 山东省济南市中国(山东)自由贸易试验区济南片区汉峪金谷A2区3栋2106；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。