一种基于时序图的6G网络多智能体实时任务卸载算法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及移动边缘计算领域，具体为一种基于时序图的6G网络多智能体实时任务卸载算法，包括：针对智能助理在移动过程中与边缘节点之间的动态连接关系，建立基于时序图的表征模型；根据任务的卸载选择模型和卸载节点的任务执行能耗最小化任务卸载的能效成本，建立多目标优化问题任务卸载和资源分配模型；将任务卸载决策与资源分配问题解耦；基于时序图的网络拓扑结构，设计图强化学习框架，用于在6G网络环境中实现任务卸载的最优决策，并通过多轮训练和更新，逐步求解出最优的任务卸载策略和边缘资源分配策略，显著提升了多智能体任务卸载的效率与能效，解决了现有方法在动态环境中优化效果不足的问题。

《一种基于时序图的6G网络多智能体实时任务卸载算法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025100427202，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为朱晓荣;张才铭，申请日期为2025-01-10，公开（公告）日期为2025-10-10，国际专利分类号（IPC）为 H04W 28/084 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及移动边缘计算领域，具体为一种基于时序图的6G网络多智能体实时任务卸载算法，包括：针对智能助理在移动过程中与边缘节点之间的动态连接关系，建立基于时序图的表征模型；根据任务的卸载选择模型和卸载节点的任务执行能耗最小化任务卸载的能效成本，建立多目标优化问题任务卸载和资源分配模型；将任务卸载决策与资源分配问题解耦；基于时序图的网络拓扑结构，设计图强化学习框架，用于在6G网络环境中实现任务卸载的最优决策，并通过多轮训练和更新，逐步求解出最优的任务卸载策略和边缘资源分配策略，显著提升了多智能体任务卸载的效率与能效，解决了现有方法在动态环境中优化效果不足的问题。

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