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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京科杰科技有限公司申請的專利基于強化學(xué)習(xí)算法的異構(gòu)元數(shù)據(jù)智能調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119719782B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27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?zhí)?專利號為：202510218161.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)基于強化學(xué)習(xí)算法的異構(gòu)元數(shù)據(jù)智能調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由高海玲;高經(jīng)郡;于俊發(fā)設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于強化學(xué)習(xí)算法的異構(gòu)元數(shù)據(jù)智能調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供基于強化學(xué)習(xí)算法的異構(gòu)元數(shù)據(jù)智能調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及異構(gòu)數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，包括通過構(gòu)建多層次動態(tài)特征提取機制，利用自注意力機制對多源異構(gòu)元數(shù)據(jù)進行特征分解，生成特征矩陣集合，并通過變壓器編碼器進行特征融合。基于融合特征向量訓(xùn)練雙通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度策略模型，結(jié)合深度強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)分層優(yōu)化，生成調(diào)度動作候選集并評估其性能。該方法有效提升了系統(tǒng)負載均衡、訪問延遲、資源利用率和數(shù)據(jù)局部性，具有顯著的技術(shù)優(yōu)勢。

本發(fā)明授權(quán)基于強化學(xué)習(xí)算法的異構(gòu)元數(shù)據(jù)智能調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于強化學(xué)習(xí)算法的異構(gòu)元數(shù)據(jù)智能調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，包括：構(gòu)建多層次動態(tài)特征提取機制，通過分布式數(shù)據(jù)采集引擎獲取多源異構(gòu)元數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的實時元數(shù)據(jù)信息，對所述實時元數(shù)據(jù)信息采用自注意力機制進行特征分解，得到元數(shù)據(jù)的特征矩陣集合，所述特征矩陣集合包括類型特征矩陣、時序特征矩陣、關(guān)系特征矩陣和負載特征矩陣；將所述特征矩陣集合輸入transformer編碼器進行特征融合，生成融合特征向量，并通過自適應(yīng)降維算法構(gòu)建特征向量空間；基于所述特征向量空間訓(xùn)練雙通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的調(diào)度策略模型，其中圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通道基于所述類型特征矩陣和所述關(guān)系特征矩陣提取空間特征，門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)通道基于所述時序特征矩陣和所述負載特征矩陣提取時序特征，輸出初始調(diào)度策略參數(shù)；根據(jù)所述初始調(diào)度策略參數(shù)，建立基于深度強化學(xué)習(xí)的分層優(yōu)化機制，將所述融合特征向量作為狀態(tài)輸入，生成調(diào)度動作候選集；設(shè)計多目標評價函數(shù)對候選動作進行評估，通過自適應(yīng)權(quán)重系統(tǒng)分別計算系統(tǒng)負載均衡度得分、訪問延遲得分、資源利用率得分和數(shù)據(jù)局部性得分，將所述系統(tǒng)負載均衡度、所述訪問延遲得分、所述資源利用率得分與所述數(shù)據(jù)局部性得分進行加權(quán)組合得到多維度系統(tǒng)性能綜合評分，基于所述多維度系統(tǒng)性能綜合評分構(gòu)建綜合獎勵函數(shù)；采用雙目標Q網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行策略優(yōu)化，其中在線網(wǎng)絡(luò)基于所述綜合獎勵函數(shù)實時更新策略參數(shù)，目標網(wǎng)絡(luò)通過軟更新機制保持訓(xùn)練穩(wěn)定性，將優(yōu)化后的策略參數(shù)輸出為調(diào)度決策序列；將所述調(diào)度決策序列輸入分布式調(diào)度執(zhí)行引擎，通過兩階段提交協(xié)議執(zhí)行元數(shù)據(jù)調(diào)度操作；基于所述融合特征向量設(shè)置自適應(yīng)監(jiān)控閾值，部署分布式監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)實時采集系統(tǒng)運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；當監(jiān)控數(shù)據(jù)偏離所述自適應(yīng)監(jiān)控閾值時，將所述監(jiān)控數(shù)據(jù)與原始融合特征向量進行差異分析，根據(jù)差異程度啟動分層調(diào)度優(yōu)化策略，對局部異常采用增量調(diào)整方式，對全局異常觸發(fā)策略重優(yōu)化；將優(yōu)化后的調(diào)度效果數(shù)據(jù)作為新的訓(xùn)練樣本，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架對所述雙通道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙目標Q網(wǎng)絡(luò)進行分布式增量訓(xùn)練，實現(xiàn)調(diào)度策略模型的持續(xù)優(yōu)化。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京科杰科技有限公司，其通訊地址為：100096 北京市海淀區(qū)東升科技園北街6號院10號樓11層101；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。