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龙图腾网恭喜东北大学秦皇岛分校申请的专利面向依赖子任务的移动边缘计算任务调度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：CN119759585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510251618.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向依赖子任务的移动边缘计算任务调度系统及方法是由胡一哲;苑迎;王聪设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向依赖子任务的移动边缘计算任务调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向依赖子任务的移动边缘计算任务调度系统及方法，涉及移动边缘计算技术领域，本系统包括互联网应用模块、DAG应用解析模块、网络训练模块、卸载调度模块、计算卸载模块、本地处理模块以及结果输出模块；本方法首先将移动边缘计算环境下，DAG依赖任务的调度与计算卸载问题表述为马尔可夫决策过程MDP，以最小化应用延迟为目标。在此基础上，构建了一种分布式演员‑评论家（DistributedActor‑Critic，DA‑C）网络，用于在动态网络条件下进行最优决策，包括卸载任务、终端设备CPU频率，传输距离等。

本发明授权面向依赖子任务的移动边缘计算任务调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向依赖子任务的移动边缘计算任务调度系统，其特征在于，包括：物联网应用模块、DAG应用解析模块、网络训练模块、卸载调度模块、计算卸载模块、本地处理模块以及结果输出模块；所述物联网应用模块用于从MEC环境中读取物联网应用程序获得原始数据；所述DAG应用解析模块接收物联网应用模块的原始数据作为输入，并将原始数据解析为DAG结构，获得解析数据；所述解析数据具体包括DAG应用的节点信息，边依赖关系，和邻接矩阵，以此获取物联网应用的子任务数量、子任务之间的依赖关系，以及每个子任务节点所需要的计算资源；所述网络训练模块用于接收来自所述DAG应用解析模块的解析数据，并将其上传到MEC主机作为训练数据，对MEC主机内置的分布式演员-评论家DA-C网络进行训练，并将训练完的网络部署到卸载调度模块；所述分布式演员-评论家DA-C网络具体为：对现有的演员-评论家Actor-Critic网络进行改进，设计了分布式异步优化框架；其中Actor网络采取多核并行训练，接着每个Actor网络定期将本地经验轨迹发送给Critic网络；Critic网络根据从不同Actor网络接收到的轨迹集合和存储在经验重放缓冲区队列中的过去轨迹来更新目标策略，每次Critic网络的策略更新后，Actor网络使用更新后的策略更新本地策略；所述卸载调度模块在接收所述网络训练模块训练好的DA-C网络之后，接收DAG应用解析模块传送的DAG结构数据并使用策略网络推理做出卸载策略；所述卸载策略包括卸载到MEC服务器执行以及本地执行；所述计算卸载模块在所述卸载调度模块做出卸载策略后，若是选择卸载到MEC服务器执行，则计算卸载模块负责卸载处理；所述本地处理模块在所述卸载调度模块做出卸载策略后，若是选择在本地执行，则本地处理模块负责本地处理；所述结果输出模块用于接收所述本地处理模块和计算卸载模块的结果输出数据，包括计算时间延迟，传输时间延迟和应用执行时间数据。

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