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龙图腾网恭喜北京师范大学珠海校区申请的专利一种基于强化学习的时间规律识别智能卸载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：CN119127333B 。

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：202411135927.6，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种基于强化学习的时间规律识别智能卸载优化方法是由郭剑雄;吴剑秋;丁兴建设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的时间规律识别智能卸载优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的时间规律识别智能卸载优化方法，包括：获取停车场中停放的车辆、设备及任务状态信息；基于停放的车辆、设备及任务状态信息构建马尔可夫过程；基于所述马尔可夫过程对停车场内停放车辆进行智能计算卸载优化。本发明能够准确捕捉任务的时间规律，降低系统服务的时间和能耗成本，实现计算卸载优化。

本发明授权一种基于强化学习的时间规律识别智能卸载优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的时间规律识别智能卸载优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取停车场中停放的车辆、设备及任务状态信息；基于停放的车辆、设备及任务状态信息构建马尔可夫过程；基于所述马尔可夫过程对停车场内停放车辆进行智能计算卸载优化；获取停车场中停放的车辆、设备及任务状态信息，构建马尔可夫过程方法包括：定义状态空间，将所述状态空间划分为节点状态、镜像状态、任务状态和历史轨迹；定义动作空间，将任务分配给停放车辆或本地设备，同时考虑其中的容器配置，其中任务为在本地处理或卸载到停放车辆；定义奖励函数，其中奖励包括任务的预期和实际消耗；所述节点状态表示为： ；其中，到表示各节点在t时刻的内存，到表示各节点在时刻t的剩余存储空间，到与到分别代表节点在t时刻的x坐标和y坐标，到和到分别表示各节点的传输功率和计算功率，到则表示节点被分配的带宽，到代表各节点的CPU频率；所述镜像状态表示为： ；所述任务状态表示为： ；其中，是任务k的大小，是任务k所需的内存，是完成计算任务所需的总CPU周期数，是任务所需的特定镜像，是指任务的到达时间，是完成此任务的最大容忍截止时间；指t时刻产生的所有任务的集合，是将t时刻产生所有任务的信息集合在一起；所述历史轨迹表示为：。

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北京师范大学珠海校区，其通讯地址为：519087 广东省珠海市香洲区唐家湾镇金凤路18号；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”。