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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于边缘计算和有向无环图的多用户协作平台及其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：CN115665869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210983474.7，技术领域涉及：H04W72/121；该发明授权基于边缘计算和有向无环图的多用户协作平台及其方法是由周晓波;刘鹏博;邱铁;葛树鑫;谢琦设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算和有向无环图的多用户协作平台及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于边缘计算和有向无环图的多用户协作平台，所述协作方法是基于边缘计算平台，所述边缘计算平台包括基站、外部状态获取模块、深度强化学习决策模块和协调系统，所述外部环境信息获取模块用于获取当前基站和每个用户之间的信道增益使协调系统得知目前的互联网情况；所述深度强化学习决策模块用于输出多用户协作策略、卸载策略和本地计算频率策略；所述深度强化学习决策模块包括多元的神经网络单元、智能体、收敛训练单元和经验池；本发明解决了多用户合作的传输数据量动态变化、用户子任务卸载决策动态变化且每个用户的本地计算频率也进行动态可变，在时延、合作增益、能耗三者的共同考量下最优化应用性能的功能。

本发明授权基于边缘计算和有向无环图的多用户协作平台及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算和有向无环图的协作方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过如下公式获得每个用户与基站之间的信道增益； =AdPL 其中：Ad:天线增益fc:载波频率PL:路径损耗指数；表示用户与基站之间的欧式距离；所述是根据基站的坐标.x,.y，和用户n的坐标.x,.y,计算用户n与基站之间的距离=.x-.x2-.y-.y20.5； 输出多用户协作策略、卸载策略和本地计算频率策略过程： 步骤2.1：通过强化学习网络使用BSAC算法构建多元神经网络输出如下最终决策： 其中：α：合作增益的权重;Gt：时隙t的合作增益;:用户n在时隙t的应用的完成时间；β:时延的权重；ent:用户n在时隙t的能耗；γ：能耗的权重； 步骤2.2：根据如下状态空间更新智能体； S=[,] 其中：为用户n在时隙t的信道增益； 步骤2.3：智能体根据状态空间中得到相应信息和多个神经网络同时进行计算，整合多个神经网络的结果输出当前的动作给α外部环境信息获取模块； 步骤2.4：外部环境信息获取模块进行决策的同时会生成一系列信息以组合形式存储，将其先输入经验池中，训练多元神经网络时会从经验池中提取每条组合；训练网络将会有间隔的根据信息进行训练并更新智能体网络；其中： ：上一时刻状态空间信息；：本次选择的动作；：上一个选择动作的reward值； 步骤2.5：通过如下公式对协调系统目标更新，即： 。

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