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龙图腾网获悉北京遥感设备研究所申请的专利基于图嵌入的事务调度优化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：CN117216071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311086604.8，技术领域涉及：G06F16/23；该发明授权基于图嵌入的事务调度优化方法是由赵怡婧;刘雨蒙;万梓航;苏毅;张睿恒;徐帆江设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图嵌入的事务调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图嵌入的事务调度优化方法。涉及数据库事务调度的技术领域，该基于图嵌入的事务调度优化方法包括：基于收集的事务信息构建异构图，异构图以事务为顶点并以事务之间的关系为边；采用图嵌入模型学习异构图，以将异构图中的事务特征映射到低维特征空间中，得到事务信息对应的图嵌入表征结果，其中，图嵌入表征结果包括异构图中每个顶点经过多层迭代学习顶点特征、连接的边特征以及顶点之间边的种类的嵌入表征；建立马尔可夫决策过程模型，并采用深度强化学习对图嵌入表征结果进行迭代训练，直至达到预设迭代次数以获取输出的事务调度分配策略。本发明解决了现有事务调度无法获取全局最优调度的技术问题。

本发明授权基于图嵌入的事务调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图嵌入的事务调度优化方法，其特征在于，包括： 基于收集的事务信息构建异构图，其中，所述事务信息包括待调度的全部事务和事务参数，所述异构图以事务为顶点并以事务之间的关系为边； 采用图嵌入模型学习异构图，以将所述异构图中的事务特征映射到低维特征空间中，得到事务信息对应的图嵌入表征结果，其中，所述图嵌入表征结果包括所述异构图中每个顶点经过多层迭代学习顶点特征、连接的边特征以及顶点之间边的种类的嵌入表征； 建立马尔可夫决策过程模型，并采用深度强化学习对所述图嵌入表征结果进行迭代训练，直至达到预设迭代次数以获取输出的事务调度分配策略，包括：将所述图嵌入表征结果作为状态空间输入；将全部调度顺序的集合作为动作空间；利用事务完成时间、CPU利用率和数据传输成本构建奖励函数；确定折扣因子；将所述状态空间的状态、所述动作空间的事务执行顺序和所述奖励函数的各个奖励因子作为每个工作网络中策略网络和价值网络的输入；利用所述策略网络输出指示基于动作空间中的状态确定事务执行顺序的概率，并利用所述价值网络输出当前状态下价值评估值；每个工作网络各自执行预设步数训练后将梯度传入全局网络，并接收所述全局网络下发的更新后的梯度参数，实现一次迭代训练。

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