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龙图腾网获悉武汉软件工程职业学院(武汉开放大学)申请的专利一种多云环境下资源调度的强化学习系统及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：CN120631595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511120316.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种多云环境下资源调度的强化学习系统及方法是由李礼;刘媛媛设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多云环境下资源调度的强化学习系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及多云资源调度技术领域，具体为一种多云环境下资源调度的强化学习系统及方法，包括：通过环境监控模块实时采集多云环境内多个异构云平台的第一状态性能监控数据，构建动态图结构；基于图神经网络对动态图进行多轮消息传递与节点聚合，生成融合拓扑特征的结构化状态向量；基于策略网络分析状态向量，输出包含资源选择概率和配置参数的动作参数，通过自回归解码器分析动作参数，生成跨云资源调度指令序列，并转换为应用程序接口指令执行。策略调整模块构建多云环境资源调度评分，驱动策略网络动态优化。本发明能够有效提升多云环境资源调度的全局优化能力。

本发明授权一种多云环境下资源调度的强化学习系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多云环境下资源调度的强化学习系统，其特征在于，包括： 环境监控模块，用于实时收集多云环境内多个异构云平台的第一状态性能监控数据； 状态表征模块，用于基于监控数据构建基于资源实体和待处理工作负载的动态图结构，并运用图神经网络分析所述图结构，生成结构化状态向量；所述图结构的节点用于体现虚拟机实例、容器实例、数据库服务实例、存储卷以及待处理工作负载的实体表示；所述图结构的边用于表示所述实体间的关系；所述关系的类型包括：资源实体间的网络连接关系、工作负载与资源间的部署从属关系、工作负载与资源间的运行从属关系、工作负载间的数据访问依赖关系、工作负载间的依赖关系以及服务间的调用依赖关系； 强化学习智能体模块，用于通过强化学习策略网络对所述结构化状态向量进行分析，得到基于资源调度的动作参数；所述基于资源调度的动作参数的具体获取过程包括：将所述结构化状态向量作为输入馈入所述强化学习策略网络；通过所述策略网络进行前向计算，以输出表征资源调度决策意图的所述动作参数，所述动作参数包括选择特定资源的概率分布和用于定义资源配置的数值； 动作解码模块，用于通过自回归解码过程处理所述动作参数，得到跨云资源调度指令序列；所述跨云资源调度指令序列的获取过程包括：初始化所述自回归解码过程，并将所述动作参数作为输入；在解码的每一步中，利用所述自回归模型依据当前解码状态及先前已生成的序列部分，预测并确定下一个动作组成部分；将确定的组成部分追加至当前动作序列；并重复解码步骤直至输出包含完整调度指令的所述跨云资源调度指令序列； 动作执行模块，用于将所述跨云资源调度指令序列转换成应用程序接口指令，并提交至多个云平台进行执行； 策略调整模块，获取多个异构云平台执行后的第二状态性能监控数据，基于第一状态性能监控数据和第二状态性能监控数据构建多云环境资源调度评分，并基于所述评分对所述强化学习策略网络进行调整；所述多云环境资源调度评分为对多个异构云平台的多个基础指标进行加权组合而形成的综合评估值；多个基础指标包括资源成本指标、应用性能指标、SLA符合度指标和资源利用效率指标。

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