为了使低轨卫星网络具备自适应边缘推理能力，首先需要利用有向无环图建立深度神经网络(DNN)模型，并研究低轨卫星网络中的分布式DNN推理问题；然后提出了基于激励函数和处理时延联合优化的量子进化算法，实现了采样率设置和任务卸载的最优化决策；最后，通过仿真测试验证了基于激励函数和处理时延的量子进化算法的性能优于传统方法。
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