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龙图腾网获悉北京师范大学珠海校区申请的专利一种层感知容器的更新方法、系统、终端及存储介质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：CN119988036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510457682.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种层感知容器的更新方法、系统、终端及存储介质是由贾维嘉;唐志清;沈平;崔涵帅设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种层感知容器的更新方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种层感知容器的更新方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取待更新容器所需的新层大小以及镜像下载延迟，并根据新层大小进行容器初始化处理，得到初始化延迟；根据镜像下载延迟和初始化延迟计算总更新延迟，并计算待更新容器的更新开始时间和更新结束时间；确定密集型任务，计算在目标边缘节点上的通信延迟和在待更新容器中的运行延迟，并计算得到密集型任务的任务结束时间；根据待更新容器的更新开始时间、更新结束时间以及密集型任务的任务结束时间进行建模，得到容器更新和任务调度开销模型；采用强化学习算法进行求解，得到容器更新决策以及任务调度结果。本发明能够有效提高容器的更新效率并降低容器的更新开销。

本发明授权一种层感知容器的更新方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种层感知容器的更新方法，其特征在于，所述层感知容器的更新方法包括： 获取目标边缘节点中待更新容器所需的新层大小以及镜像下载延迟，并根据所述新层大小进行容器初始化处理，得到初始化延迟； 根据所述镜像下载延迟和所述初始化延迟计算总更新延迟，并根据所述总更新延迟计算得到所述待更新容器的更新开始时间和更新结束时间； 确定所述目标边缘节点上的密集型任务，计算所述密集型任务在所述目标边缘节点上的通信延迟和在所述待更新容器中的运行延迟，并根据所述通信延迟和所述运行延迟计算得到所述密集型任务的任务结束时间； 根据所述待更新容器的所述更新开始时间、所述更新结束时间以及所述密集型任务的所述任务结束时间进行建模，得到容器更新和任务调度开销模型； 所述根据所述待更新容器的所述更新开始时间、所述更新结束时间以及所述密集型任务的所述任务结束时间进行建模，得到容器更新和任务调度开销模型，具体包括： 根据所述任务结束时间计算所述密集型任务的当前任务状态； 根据所述待更新容器的所述更新开始时间、所述更新结束时间以及所述当前任务状态进行建模，得到容器更新和任务调度开销模型； 其中，所述容器更新和任务调度开销模型的表达式为： ； 其中，为容器更新和任务调度开销模型，为平衡容器更新和任务调度开销的权重，为指示任务，为指示任务的集合，为所述待更新容器的当前任务状态，为待更新容器，为待更新容器的集合，为待更新容器的更新开始时间，为待更新容器的更新结束时间； 采用强化学习算法对所述容器更新和任务调度开销模型进行求解，得到容器更新决策以及任务调度结果； 所述强化学习算法包括感知边缘云协作容器更新算法和任务调度算法； 所述采用强化学习算法对所述容器更新和任务调度开销模型进行求解，得到容器更新决策以及任务调度结果，具体包括： 获取所述目标边缘节点的节点状态、所述待更新容器的容器更新状态以及所述待更新容器中待更新层的层状态，并采用所述感知边缘云协作容器更新算法根据所述节点状态、所述容器更新状态以及所述层状态得到容器优先级和容器更新比例； 根据所述容器优先级和所述容器更新比例对所述容器更新和任务调度开销模型进行求解，得到容器更新决策； 获取所述目标边缘节点的节点剩余资源，并采用任务调度算法根据所述节点剩余资源对所述容器更新和任务调度开销模型进行求解，得到任务调度结果。

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