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龙图腾网恭喜重庆大学申请的专利联邦多智能体Actor-Critic学习智慧物流任务卸载和资源分配系统及介质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：CN115658251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202211135297.3，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权联邦多智能体Actor-Critic学习智慧物流任务卸载和资源分配系统及介质是由李琦琦;郑林江设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本联邦多智能体Actor-Critic学习智慧物流任务卸载和资源分配系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开联邦多智能体Actor‑Critic学习智慧物流任务卸载和资源分配系统及介质，系统包括若干物流车辆、若干助手仓库、若干助手车辆；所述物流车辆的车载服务器存储有时延目标计算模型、能耗目标计算模型、任务卸载与资源分配优化模型、优化模型计算框架；所述物流车辆的车载服务器将时延目标Tm和能耗目标Em输入到任务卸载与资源分配优化模型中，解算得到任务序列的卸载策略；所述物流车辆的车载服务器根据卸载策略，在本地执行任务或者将任务卸载到助手车辆或助手仓库的服务器中执行。本发明提出多智能体深度确定性策略梯度的任务卸载策略，物流车辆智能体独立采取行动，但通过协作探索环境来完善其策略，从而确定任务卸载路径和资源分配，提高系统整体性能。

本发明授权联邦多智能体Actor-Critic学习智慧物流任务卸载和资源分配系统及介质在权利要求书中公布了：1.联邦多智能体Actor-Critic学习智慧物流任务卸载和资源分配系统，其特征在于：包括若干物流车辆、若干助手仓库、若干助手车辆；所述助手仓库搭载有仓库服务器；所述物流车辆、助手车辆均搭载有车载服务器；其中，第m个物流车辆的车载服务器产生任务序列并传输至助手仓库的仓库服务器；U为任务总数；所述物流车辆的车载服务器存储有时延目标计算模型、能耗目标计算模型、任务卸载与资源分配优化模型、优化模型计算框架；所述物流车辆的车载服务器分别利用时延目标计算模型、能耗目标计算模型计算任务序列的时延目标Tm和能耗目标Em；所述物流车辆的车载服务器将任务序列的时延目标Tm和能耗目标Em输入到任务卸载与资源分配优化模型中，并利用优化模型计算框架解算得到任务序列的卸载策略；所述物流车辆的车载服务器根据卸载策略，在本地执行任务或者将任务卸载到助手车辆或助手仓库的服务器中执行。

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