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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于位置预测的边缘服务预部署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：CN119211996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411733913.4，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权一种基于位置预测的边缘服务预部署方法是由宋良均;孙罡;虞红芳;罗龙;孙建设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于位置预测的边缘服务预部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于位置预测的边缘服务预部署方法，属于基于移动边缘计算的服务部署领域。本发明利用用户轨迹的形状信息和时空信息判断轨迹相似性，从用户的历史数据中筛选出符合相似性标准的路径集合，建立转移概率矩阵以预测用户下一时间点的位置，在保证服务时间的前提下显著增加了用户位置预测准确性；同时，以用户为中心，建立用户与移动边缘计算MEC服务器之间的偏好列表，在预测位置实现用户和MEC服务器之间的双边稳定匹配，并将服务预部署问题建模为平均场博弈模型，在增加用户数据传输速率的同时降低了服务预部署时延，提升用户体验。

本发明授权一种基于位置预测的边缘服务预部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位置预测的边缘服务预部署方法，其特征在于，包括下列步骤：采集用户的用户历史轨迹，得到每个用户的用户历史轨迹集；从各用户的用户历史轨迹集中筛选出与用户当前轨迹间的轨迹相似度大于或等于相似度阈值的用户历史轨迹，并基于筛选出的用户历史轨迹构建当前用户的轨迹转移概率矩阵；其中，轨迹相似度的具体度量包括：定义SE、SF分别表示用户的用户当前轨迹和任意一条用户历史轨迹，遍历轨迹SE、SF的轨迹点的采样时刻所构成的采样时刻并集中的每一个采样时刻，检测两条轨迹中是否存在轨迹点，采用插值法对缺失的轨迹点进行补齐，得到新的同步轨迹S′E和S′F；采用轨迹的段间斜率度量轨迹形状距离的相似性，得到轨迹间的形状距离其中，k、k′分别为同步轨迹S′E和S′F的轨迹点数，分别为同步轨迹S′E和S′F的的第τ个轨迹点的位置；采用欧式距离计算轨迹间的轨迹位置距离基于轨迹间的形状距离和轨迹位置距离的加权和得到轨迹间的轨迹相似度的度量值其中，ε为预置的权重；基于各用户的轨迹转移概率矩阵预测各用户的预测位置；基于各用户的预测位置，对每个待部署的移动边缘计算服务器，若当前用户处于当前移动边缘计算服务器的通信范围内，则将该移动边缘计算服务器加入到当前用户的备选移动边缘计算服务器集合中；在满足同一时隙内单个用户能匹配的边缘计算服务器上限和单个边缘计算服务器能服务的用户数上限的前提下，以最大化当前所有用户的总传输效率为服务器匹配优化目标，在备选移动边缘计算服务器集合中获取用户-移动边缘计算服务器的双边匹配结果，得到每个用户的匹配移动边缘计算服务器；且在备选移动边缘计算服务器集合中获取用户-移动边缘计算服务器的双边匹配结果时，匹配方式采用多对多双边匹配策略，所有用户和MEC服务器都接收宏基站的指令，宏基站给出多种双边匹配方案后，用户和MEC服务器根据各自不同的偏好选择匹配方案；每个用户的偏好值αijμ定义为： αi1μ≥aijμ≥αiqμ其中，1≤i≤w,1≤j≤q，w表示MEC服务器数量，q表示用户数，Ri,j表示用户uj接入到MEC服务器mi时的用户可达数据传输速率，表示基于匹配关系μ所得到的当前已接入到MEC服务器ni上的用户集合，ur′表示当前已接入到MEC服务器mi上的用户，r′为当前已接入到MEC服务器mi上的用户索引；每个MEC服务器的偏好值βhjμ的定义为：βh,jμ＝Rh,j，其中，h为宏基站给出的匹配关系μ中与当前用户uj匹配上的MEC服务器索引；在满足用户的服务请求的前提下以最小服务预部署时延为服务预部署优化目标，在用户的匹配移动边缘计算服务器上预部署用户所需的服务；其中，满足用户的服务请求指预部署用户所需的服务的总时延不超过用户指定的时间限制，所述预部署用户所需的服务的总时延为所有传输时延和部署时延之和；在用户的匹配移动边缘计算服务器上预部署用户所需的服务时，采用平均场博弈策略执行服务预部署优化目标；基于用户发起的服务请求执行服务器匹配优化目标求解，其中，用户发起的服务请求包括预部署服务χj、预部署服务χj所需的数据包大小∈j和预部署服务χj的时间限制下标j为用户索引；其中，服务预部署优化目标的表达式为： 其中，timej表示预部署用户uj所需的服务χj的总时延为所有传输时延和部署时延之和，表示匹配集合，Υi表示MEC服务器mi的可用资源，Υi＝{ei,ci,vi}，ei表示存储资源，ci表示计算资源，vi表示传输资源；微服务Θi＝{θi,1,…,θi,N}，θi,h表示部署于MEC服务器mi上的第h个微服务所需的资源，且系统中同一种微服务所需的资源相同，分别为微服务所需的存储资源、计算资源和传输资源；其中，N表示微服务数量，微服务索引两个指示变量的表达式分别为： 其中，采用平均场博弈策略执行服务预部署优化目标包括：1在时隙t时，令MEC服务器mi上已部署的微服务的数量为将微服务在系统内的分布表示为：2令表示在时隙t时内更新的微服务的转移概率矩阵，其中第行第列的值表示将微服务替换为微服务的概率；3将微服务的转移概率矩阵的行向量定义为转移向量根据转移向量和分布得部署微服务的奖励函数： 其中，表示将微服务替换为微服务的奖励值，预设值；4根据微服务分布得到后向方程： 以及得到前向方程： 其中，表示下一个时隙的微服务在系统内的分布，表示在时隙t时基于系统内微服务分布得到的值函数，通过后向方程求解微服务的最优分布；以最大化系统内的奖励函数为目的，多次迭代更新值函数得到最佳奖励以及微服务的最优部署方案。

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