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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利算力调度方法、装置、电子设备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：CN118963984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410874020.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权算力调度方法、装置、电子设备及存储介质是由陈佳;贲雪珂;张庆华;于成晓;廖晨茜;黄旭;刘上;刘伟桐;钱东升设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本算力调度方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种算力调度方法、装置、电子设备及存储介质，构建算网链调度模型，将算网链调度模型转换为马尔可夫决策模型，基于总加权端到端时延构建目标状态奖励函数，然后利用训练样本业务，对马尔可夫决策模型的智能体进行训练更新，得到训练好的智能体；将当前业务输入至训练好的智能体，得到针对当前业务的算力调度决策。本申请将调度问题表述为多重马尔可夫决策过程，实现根据业务自动调度算力，自动将业务分配到数据中心以及服务器，并将算网链函数包部署到服务器中，以使服务器能够执行业务。并且，由于算网链调度模型的目标为最小化总加权端到端时延，能够降低在处理业务时的端到端时延。

本发明授权算力调度方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种算力调度方法，其特征在于，应用于多区域业务处理系统的算网链处理模块，所述算网链处理模块设有多个算网链函数包，所述算网链函数包设有多个用于执行业务的函数；所述多区域业务处理系统还包括多个区域，每个所述区域包括多个数据中心，每个所述数据中心包括多个服务器； 所述方法包括： 构建以最小化总加权端到端时延为目标的算网链调度模型，所述总加权端到端时延表示为： ； 其中，表示所述总加权端到端时延；表示第p个业务的优先级；表示第p个业务的端到端时延，P为业务的数量； 将所述算网链调度模型转换为马尔可夫决策模型，基于所述总加权端到端时延构建目标状态奖励函数；所述马尔可夫决策模型的动作包括算网链函数包动作、数据中心动作和服务器动作；智能体包括算网链函数包演员网络、数据中心演员网络和服务器演员网络；全局状态包括服务器状态和算网链函数包状态； 获取训练样本业务，基于所述训练样本业务确定所述数据中心动作的数据中心动作空间、所述服务器动作的服务器动作空间和所述算网链函数包动作的算网链函数包动作空间； 采用图同构网络对所述算网链函数包状态进行编码，得到第一编码向量；采用全连接层对所述服务器状态进行编码，得到第二编码向量；基于所述第一编码向量、第二编码向量和价值函数，计算每个所述数据中心动作的第一动作奖励，计算每个所述服务器动作的第二动作奖励，计算每个所述算网链函数包动作的第三动作奖励；基于所述第一动作奖励计算第一概率分布；基于所述第二动作奖励计算第二概率分布；基于所述第三动作奖励计算第三概率分布；通过所述数据中心演员网络基于所述第一概率分布从所述数据中心动作空间中选取并执行所述目标数据中心动作；通过所述服务器演员网络基于所述第二概率分布从所述服务器动作空间中选取并执行所述目标服务器动作；通过所述算网链函数包演员网络基于所述第三概率从所述算网链函数包动作空间中选取并执行所述目标算网链函数包动作，以完成所述训练样本业务，从而改变所述马尔可夫决策模型的全局状态； 通过所述目标状态奖励函数计算改变所述全局状态时的状态奖励，基于所述状态奖励对所述智能体进行训练更新，得到训练好的智能体； 获取基于源医院的治疗端发起的请求信息得到的分析结果，基于分析结果进行业务编排得到当前业务，将当前业务输入至训练好的所述智能体，得到针对所述当前业务的算力调度决策。

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