买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种面向流水线的网络处理工作流调度方法、装置及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：CN116302392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310077099.4，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种面向流水线的网络处理工作流调度方法、装置及介质是由许皓钧;丁为建;胡智超;胡正阳设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向流水线的网络处理工作流调度方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向流水线的网络处理工作流调度方法、装置及介质，其中方法包括：DAG的生成与全局资源使用文档的生成；网络处理工作流的序列化；网络工作调度模型的训练；网络工作流调度策略的形成。本发明提出的一种面向流水线的网络处理工作流调度方法可以处理可变长度的网络处理工作流与可变规模的网络处理资源，利用强化学习模型同时实现面向网络处理工作流的智能网络处理资源规划与智能工作调度，从而提升网络处理资源的整体利用率，减少网络处理资源的浪费。本发明可广泛应用于强化学习、并行计算和工作调度等领域。

本发明授权一种面向流水线的网络处理工作流调度方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向流水线的网络处理工作流调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、DAG的生成与全局资源使用文档的生成：基于网络处理工作流描述文档分析网络处理工作流的运行流程和各网络处理工作的全局资源使用情况，形成网络处理工作流的有向无环图DAG文档和全局资源使用文档； S2、网络处理工作流的序列化：对网络处理工作流DAG文档和全局资源使用文档作进一步依赖关系分析和综合，形成综合依赖图，结合工作的重要性、基于拓扑排序对综合后的依赖关系DAG节点序列化，形成待调度的工作序列； S3、网络工作调度模型的训练：以待调度工作序列为初始序列，结合约束条件使用基于策略梯度的强化学习方法训练一个网络处理工作流调度Q网络； S4、网络工作流调度策略的形成：以待调度工作序列为初始序列，使用训练好的网络处理工作流调度Q网络依次得到调度动作，综合后形成最终网络处理工作流调度策略； 所述步骤S4，包括： S41、以待调度工作序列为初始待调度工作序列、空调度策略为初始策略，完成强化学习模型学习环境的初始化；将网络处理工作流调度Q网络中的参数值作为Q网络对应参数初始值； S42、取出当前待调度工作序列W、当前调度策略S，并从待调度工作序列中获取首个待调度工作Tm作为当前待调度工作； S43、从DAG文档中获得工作Tm的计算资源需求Rm，并结合综合依赖图Z、当前调度策略S计算工作Tm在当前调度策略S下的特征Fm；组合Rm与Fm，构成当前待调度工作Tm的静态状态K＝[Rm,Fm]； S44、查找当前待调度工作序列W中各工作的计算资源需求，组合形成当前待调度工作序列资源需求序列W′；结合约束条件，计算当前调度策略S各层级已用计算资源特征S′； S45、构造当前状态H＝W′,S′,K； S46、结合当前状态H中的当前调度策略S、静态状态K、当前待调度工作Tm以及约束条件构建掩模M1与M2； S47、将当前状态H输入Q网络，得到两个Q值向量Q1和Q2； S48、将得到的Q值向量Q1和Q2分别映射为正值向量Q′ 1和Q′ 2，并分别与掩模M1和M2按元素相乘，得到决策向量D1和D2；根据决策向量D1按照随机方式或预设决策规则得到处理当前待调度工作Tm的调度动作类型并生成调度动作Pm；若调度动作类型为放置于当前调度策略S的已规划层级中，还需要根据决策向量D2按照随机方式或预设决策规则计算应当放置的层级，并将其加入调度动作Pm； S49、将工作Tm移出待调度工作序列并按具体调度动作Pm将工作Tm加入当前调度策略S，完成策略更新； S410、重复步骤S42至S49，直至待调度工作队列为空； S411、输出当前调度策略S，即为所处理网络处理工作流的最终调度策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。