近日，专注于工业通信的南京码讯光电技术有限公司宣布，其自主研发的“一种基于强化学习的边缘计算资源分配优化方法及系统”（专利号：CN202411860590）正式获得国家知识产权局发明专利授权，标志着公司在边缘计算资源管理智能化领域取得关键性突破，为应对复杂边缘算力需求提供核心技术支撑。
随着5G、物联网、工业互联网及实时智能应用的爆发，边缘计算在提供低时延服务的同时，也面临计算资源有限、负载动态波动、任务需求多样的严峻挑战。传统的静态或基于简单规则的资源分配策略，难以在保障高优先级任务实时性与提升整体资源利用效率之间实现动态最优平衡。
核心技术
本专利技术提供了一种自学习、自适应的智能优化方案：
- 数据建模构建：采集计算负载、网络状态数据形成历史负载序列，构建状态空间矩阵，将历史负载序列映射为离散状态值，搭建深度神经网络模型。
- 输入生成策略：将状态空间矩阵输入深度神经网络模型，结合计算任务的优先级与时延要求，生成资源分配策略集。
- 算法训练选优：采用双重 Q 学习算法对资源分配策略集开展迭代训练，依据任务完成时间和资源利用率设定奖励函数，筛选出最优资源分配策略。
- 执行反馈更新：按照最优策略调整边缘节点的计算资源分配，同时将执行结果反馈至深度神经网络模型，用于模型的在线学习与更新。
应用前景
该专利技术为以下高价值场景提供了核心的智能资源调度引擎：
- 工业互联网与智能制造：优化AGV调度、机器视觉质检、预测性维护等实时计算任务的资源分配。
- 智能网联与车路协同：动态分配边缘算力，优先保障自动驾驶决策、实时路况分析等低时延高可靠任务。
- 智慧城市与安防：高效处理视频结构化分析、人流密集预警等突发性高负载计算。
- 云游戏与沉浸式媒体：根据用户互动实时动态调整渲染资源，保障体验流畅度。
- 运营商边缘网络：提升MEC平台对多元化垂直应用服务的资源调度效率和差异化服务能力。
此项专利是码讯光电在 “连接+算力” 智能融合战略下的重要成果。它不仅是一项算法专利，更是构建自治、高效边缘基础设施的关键组件。公司将持续投入智能算法与边缘系统的深度融合研发，推动该技术在边缘服务器、智能网关、行业解决方案中的产品化落地，与生态伙伴共同赋能千行百业的数字化与智能化转型，让有限的边缘算力释放无限的业务可能。
关于码讯光电：码讯光电是一家专注于前沿通信与边缘计算技术的国家高新技术企业。公司致力于通过核心算法与硬件系统的协同创新，为客户提供智能、可靠、高效的连接与计算解决方案，成为数字经济时代关键的边缘赋能者。
热门跟贴