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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于Q学习和遗传算法的异构集群任务调度融合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：CN120256066B 。

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：202510737337.9，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于Q学习和遗传算法的异构集群任务调度融合方法是由赵尚上;恽蓓蓓;屠祥熙;俞山青;刘志斌设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Q学习和遗传算法的异构集群任务调度融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Q学习和遗传算法的异构集群任务调度融合方法，属于智能调度技术领域，本发明通过Q‑Learning的动态反馈机制与遗传算法的全局搜索能力协同优化：初始化阶段定义集群状态空间及动作空间，生成多Q值表及初始种群；任务调度时，基于‑贪心策略选择节点并计算奖励值，更新Q值表；同时将调度方案编码为染色体，通过轮盘赌选择、交叉和变异生成新种群，优化Q值表；迭代过程中根据Q值变化或种群适应度变化判断收敛性，动态调整策略。本发明融合双算法优势，避免局部最优，显著提升任务处理效率与资源利用率，并支持集群状态变化时的自适应策略更新，适用于大规模异构集群的高效任务调度场景。

本发明授权一种基于Q学习和遗传算法的异构集群任务调度融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Q学习和遗传算法的异构集群任务调度融合方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化Q-Learning算法和遗传算法，定义异构集群的状态空间和动作空间，其中所述状态空间包括节点的资源属性信息，所述动作空间为任务分配到不同节点的动作集合，并生成初始Q值表和遗传算法种群； 在S1中，所述状态空间包括节点的CPU负载、内存负载和网络带宽，所述初始Q值表通过均匀分布的随机数初始化，且根据可调度的最大任务数生成多张Q值表； S2、接收调度任务，根据当前集群状态从Q值表中选择动作，执行任务分配并计算基于任务执行时间和资源利用率的奖励值，更新Q值表； 在S2中，根据当前集群状态从Q值表中选择动作，执行任务分配并计算基于任务执行时间和资源利用率的奖励值的过程包括：动作的选择采用-贪心策略，以概率随机选择动作，以概率选择当前Q值最大的动作；所述奖励值由任务执行时间的倒数与资源利用率的倒数加权求和得到； 在S2中，根据Q-Learning的更新公式更新Q值，即： ； 其中，是奖励值，是学习率，是折扣因子，是执行动作后转移到的下一个状态，表示在执行动作后到达的下一个状态下，动作空间中的所有可能动作；是取在状态下所有可能动作对应的Q值中的最大值，用于计算更新当前状态-动作对的Q值； S3、将任务调度方案编码为染色体加入遗传算法种群，基于适应度函数对种群进行选择、交叉和变异操作，生成新种群并更新Q值表； 在S3中，适应度函数由任务执行时间的倒数和资源利用率的倒数加权求和得到； S4、重复执行S2至S3的迭代过程，根据Q值表的变化或种群适应度变化判断算法收敛性，确定最终任务调度策略。

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杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575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”。

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