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龙图腾网获悉广州掌动智能科技有限公司申请的专利一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估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：CN120378333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510856744.1，技术领域涉及：H04L43/0817；该发明授权一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估方法是由罗剑芳;刘子凯;刘阳川;罗建军;戴敏;薛健;郁漩彬;肖天梅;宋薛峰设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估方法在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机网络的技术领域，公开本发明提出一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估方法，包括：通过传感器采集节点运行状态及任务需求数据，结合边缘量子算法生成局部性能指标；利用数字孪生模拟未来网络状态，融合生成多维性能数据集；基于资源偏差与地质分类模型动态调整AHP权重：高负载故障启用高频更新，低负载扩展权重范围；引入风险评估算法量化性能‑成本‑碳效冲突等级，触发资源回收、优化提示或单一指标建议；根据评估结果分级触发调度策略，结合异常检测启动主动干预；通过强化学习动态更新AHP权重，并自动优化量子‑经典混合算法参数及区块链验证权重。本申请能够提高算力网络的实时响应效率与资源利用率。

本发明授权一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估方法，其特征在于，包括： 通过分布式传感器和日志系统实时获取算力网络节点的运行状态数据及任务需求数据，所述运行状态数据包括CPU利用率、内存占用率、网络带宽、任务延迟、能耗，所述任务需求数据包括任务类型、优先级、资源需求；通过边缘节点部署的量子启发算法对所述运行状态数据进行处理并生成局部性能评估指标；基于数字孪生模拟未来网络状态数据，未来网络状态数据包括带宽变化趋势、任务负载预测，将局部性能评估指标与未来网络状态数据进行融合并生成包含当前状态与未来预测的多维性能评估数据集，其中，传感器包括部署在节点边缘的轻量化量子计算模块； 基于运行状态数据和预设的标准性能参考值计算对应的资源偏差数据，通过地质分类模型对当前网络状态进行实时分类，获取网络状态分类结果；若检测到节点故障或高负载，则降低AHP判断矩阵的权重调整阈值并启用高频动态权重更新模式；若检测到低负载或空闲节点，则扩展权重分配范围并启用全局资源调度策略；若检测到突发任务涌入，则结合任务优先级数据动态调整AHP子指标权重； 基于资源偏差数据、网络状态分类结果及任务优先级数据，通过风险评估算法计算算力调度过程中的性能-成本-碳效冲突等级；若冲突等级为高风险等级时，启用紧急资源回收策略并限制高能耗节点调度；若冲突等级为中等风险等级时，触发多目标优化提示并显示性能-成本-碳效权衡方案；若冲突等级为低风险等级时，提供单一指标优化建议； 基于资源偏差数据与冲突评估结果，分级触发调度策略调整信号，其中，调度策略调整信号包括绿色资源分配指令、黄色预警-动态权重修正以及红色警报-全局调度重置；若压力传感器检测到节点异常且未触发冲突评估，则直接启动主动调度干预并限制高负载节点资源分配； 获取多维性能评估数据集中的实时性能评估数据，将所述实时性能评估数据与历史环境参数数据库对比，基于环境对比结果通过强化学习模型动态更新AHP权重矩阵；若出现异常工况，则对异常工况进行归因分析，并自动优化量子-经典混合算法参数及区块链验证权重。

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