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龙图腾网获悉东南大学;山西天河云计算有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的智慧煤矿算力调度方法与系统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：CN119248514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411765072.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于深度强化学习的智慧煤矿算力调度方法与系统是由杨雨露;惠吉峰;陆望东;康卿飞;王艳龙;宋铁成;胡静设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的智慧煤矿算力调度方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度强化学习的智慧煤矿算力调度方法与系统，方法包括：采掘工作面的设备终端产生实时计算任务，并将实时状态信息发送给云端；云端根据状态信息，建立最小化计算时间的算力调度优化模型，采用深度强化学习算法，考虑终端设备的位置、任务需求、任务计算量、自身计算能力、信道条件以及边缘计算服务器，形成云边端协同计算策略和无人机的调度方案，并将任务拆分方式、卸载策略、算力分配方案以及无人机悬停位置信息等下发至无人机和边缘计算服务器。本发明能够在深度强化学习训练结束后，形成高效的任务卸载和资源分配方案，有效减少采掘工作面计算任务的时延。

本发明授权一种基于深度强化学习的智慧煤矿算力调度方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的智慧煤矿算力调度方法，其特征在于，包括如下步骤：采掘工作面的终端设备产生实时计算任务，并将实时状态信息发送给云端；所述状态信息包括设备位置、任务需求、任务计算量、自身计算能力以及通信噪声；云端周期性获取工作面的状态信息，建立包括终端设备、无人机和边缘计算服务器的通信和计算模型，进而建立最小化计算时间的算力调度优化模型；云端建立马尔可夫决策过程描述算力调度过程，并训练深度强化学习模型；云端使用训练完成的深度强化学习模型根据终端设备的实时状态信息形成任务拆分方式、卸载策略、算力分配方案和无人机悬停位置信息，并下发至无人机和边缘计算服务器；所述最小化计算时间的算力调度优化模型的优化问题表示为： ；其中：； t表示时隙，TMAX为优化问题考虑的时间上限，N表示终端设备数量，表示终端设备n的任务需求，越大表示任务的时延敏感性越高，表示边缘计算服务器m的算力资源分配给终端设备n的比例，表示终端设备n卸载的任务比例，表示终端设备n在本地计算的时间，为指示函数，取值为，表示卸载决策，表示终端设备n的计算任务全部在本地执行，表示终端设备n直接将任务传输给边缘计算服务器，表示终端设备n通过无人机的中继将任务卸载到边缘计算服务器计算，表示终端设备n将任务卸载到无人机上计算，、和分别表示终端设备n与边缘计算服务器m之间的通信时间、终端设备n通过无人机w中继到达边缘计算服务器m的通信时间，以及终端设备n与无人机w之间的通信时间，表示终端设备n将任务卸载到边缘计算服务器m所需的计算时间，表示终端设备n将任务卸载到无人机w所需的计算时间，为N维向量，对应N个终端设备的任务拆分方式，为N维向量，对应N个终端设备的任务卸载策略，F为MN维向量，对应M个边缘计算服务器的算力分配方案，为3W维向量，对应W个无人机的最佳悬停位置。

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东南大学;山西天河云计算有限公司，其通讯地址为：211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2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”。