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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种大数据管道中强化学习驱动的智能伸缩与调优方法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：CN120315903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510808471.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种大数据管道中强化学习驱动的智能伸缩与调优方法是由郭莹;刘袁和;张秋萍;王春梅;岳龙飞;郑镇坤设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大数据管道中强化学习驱动的智能伸缩与调优方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大数据管道中强化学习驱动的智能伸缩与调优方法，涉及大数据处理与计算技术领域，包括：1数据管道运行与状态监控；2资源指标与特征提取；3数据预处理与模型初始化；4运行基于LinUCB的动态调整算法；5周期性重置与快速响应机制；6资源配置结果应用与评估；7调优结果保存与持续优化；本发明基于上下文老虎机算法的动态调整策略，通过实时采集ApacheNiFi数据管道的系统状态特征，结合在线学习机制，逐步优化线程数、内存分配和CPU核心数的配置，并基于此实现数据管道的智能伸缩与调优，以提升吞吐率、资源利用率和负载均衡能力。

本发明授权一种大数据管道中强化学习驱动的智能伸缩与调优方法在权利要求书中公布了：1.一种大数据管道中强化学习驱动的智能伸缩与调优方法，其特征在于，包括： 步骤一：数据管道运行与状态监控； 在ApacheNiFi数据管道中运行数据处理任务，数据处理任务包括：数据的采集、转换和分发；通过处理器执行数据流处理；实时监控系统运行状态；系统是指运行ApacheNiFi和其他构成数据管道的分布式计算环境；采集多维状态特征，包括：处理器忙碌度、输入队列长度、输出队列长度、系统负载、内存使用率和CPU使用率； 步骤二：资源指标与特征提取； 定义资源指标，包括动态资源指标和静态资源指标；基于采集的多维状态特征，提取多维特征向量，包括队列变化率、队列压力、处理器效率及资源交互特征； 步骤三：数据预处理与模型初始化； 对采集的多维状态特征进行预处理，包括归一化处理，初始化LinUCB模型，设定特征维度、探索参数及初始臂集合； 步骤四：运行基于LinUCB的动态调整算法； 步骤五：周期性重置与快速响应机制； 周期性对LinUCB模型先验参数进行衰减重置，鼓励重新探索潜在最优配置；在极端场景下即队列积压超过阈值或系统负载超过80%，触发快速响应策略，限制可选臂范围，迅速缓解系统压力； 步骤六：资源配置结果应用与评估； 将LinUCB算法选定的最优配置应用于ApacheNiFi数据管道，实时调整处理器并行度和节点资源分配；评估调整后的系统性能，包括吞吐率、队列积压情况和资源利用率，以验证优化效果； 步骤七：调优结果保存与持续优化； 记录每次调整的配置、上下文特征和奖励值，保存LinUCB模型状态；通过加载历史模型，支持系统重启后的快速恢复，并持续优化系统伸缩性能。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。