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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請(qǐng)的專利一種算力網(wǎng)絡(luò)中基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119025291B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411525289.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)一種算力網(wǎng)絡(luò)中基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度方法是由曹哲;李斌設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-10-30向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種算力網(wǎng)絡(luò)中基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種算力網(wǎng)絡(luò)中基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度方法，屬于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。本發(fā)明在綜合考慮網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)的資源使用狀態(tài)的情況下使算力網(wǎng)絡(luò)高效運(yùn)行并提升網(wǎng)絡(luò)性能；將網(wǎng)絡(luò)環(huán)境建模成圖結(jié)構(gòu)，并利用GNN來實(shí)時(shí)更新并提取網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的狀態(tài)信息；為了最大化算力網(wǎng)絡(luò)的性能并滿足用戶的多樣化需求，本發(fā)明結(jié)合GNN和DDPG，使用雙重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)分離策略學(xué)習(xí)和價(jià)值學(xué)習(xí)減少了過度估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)，并且引入經(jīng)驗(yàn)回放的方式使得算法更容易收斂，提升了算法的穩(wěn)定性和學(xué)習(xí)效率，還增強(qiáng)了模型的泛化能力和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種算力網(wǎng)絡(luò)中基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種算力網(wǎng)絡(luò)中基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度方法，其特征在于：包含基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度應(yīng)用場(chǎng)景，所述基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的資源協(xié)同調(diào)度應(yīng)用場(chǎng)景包含云-邊-端協(xié)同計(jì)算網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及智能體和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信與計(jì)算環(huán)境；當(dāng)終端向算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)出服務(wù)請(qǐng)求，智能體將與云端計(jì)算服務(wù)器集群和邊緣設(shè)備集合交互以分配適合的計(jì)算節(jié)點(diǎn)；所述智能體和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信與計(jì)算環(huán)境包含智能體根據(jù)接收到的服務(wù)請(qǐng)求，評(píng)估當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的資源狀態(tài)，包括可用資源容量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、網(wǎng)絡(luò)延遲；利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN結(jié)合網(wǎng)絡(luò)資源的實(shí)時(shí)狀態(tài)和服務(wù)請(qǐng)求的要求，計(jì)算最優(yōu)資源分配方案發(fā)送指令到方案涉及到的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，接收到指令的計(jì)算節(jié)點(diǎn)將反饋資源的實(shí)際使用情況，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN將根據(jù)接收到的反饋信息更新當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，智能體獲得新的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息調(diào)整資源分配方案；包括：步驟1，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GNN中的消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPNN框架對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行建模；并通過消息傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MPNN獲取圖的狀態(tài)信息；步驟2，通過DDPG算法獲取資源分配方案；步驟3，智能體在每個(gè)決策時(shí)刻，根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境狀態(tài)和服務(wù)請(qǐng)求的需求，使用DDPG算法來確定最優(yōu)資源分配策略，根據(jù)確定的最佳策略為任務(wù)分配的資源；步驟4，在資源分配后，智能體將持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和性能收集反饋信息，并根據(jù)反饋信息對(duì)資源分配策略進(jìn)行調(diào)整。

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