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龙图腾网获悉泉城省实验室;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利基于智能体的多阶段安全检测任务动态调度方法及系统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：CN120123057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510189539.4，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于智能体的多阶段安全检测任务动态调度方法及系统是由韩晓晖;迟依农;杨波;崔慧;王培培设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能体的多阶段安全检测任务动态调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于智能体的多阶段安全检测任务动态调度方法及系统，属于网络空间安全技术领域；在该过程中，智能代理被部署于每个端设备和边缘设备中。端设备上的智能代理通过实时观测环境，做出安全任务的调度决策。对于边缘设备，考虑其有限负载能力的情况下，由部署在其上的智能代理对上传至边缘设备的安全任务进行二次过滤，从而最大程度地利用其负载能力，降低安全任务的延迟及拒斥率，并最大化任务完成率。

本发明授权基于智能体的多阶段安全检测任务动态调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于智能体的多阶段安全检测任务动态调度方法，其特征在于，包括： 1训练位于终端设备的智能代理；包括： 位于终端设备的智能代理获取当前观测； 智能代理将获得的当前观测输入策略网络，获得一个安全任务调度策略； 智能代理执行安全任务调度策略，使得当前观测发生改变，同时获得环境给予的奖励，智能代理收集轨迹，放入中央控制器的经验回放缓冲区中； 中央控制器从经验回放缓冲区中进行小批次抽样，利用抽样得到的经验训练价值网络，价值网络输出状态价值，并反馈给位于终端设备的智能代理； 使用广义优势估计技术，通过重要性采样方式构造策略网络的损失函数，并对策略网络进行更新； 2训练位于边缘设备的智能代理；包括： 位于边缘节点的智能代理获取自身任务队列中的信息，以及自身的运行状态，生成状态参数； 将状态参数输入该边缘节点智能代理的策略网络，策略网络输出任务的过滤决策，并获得批次决策的奖励，同时该边缘节点自身的状态参数发生改变； 位于边缘节点的智能代理将自身状态参数、任务过滤决策、决策的奖励以及下一时间步的状态参数放入经验回放缓冲区中； 从经验回放缓冲区中进行小批量随机采样，利用采样得到的经验训练边缘节点智能代理的价值网络，价值网络生成状态价值反馈给智能代理的策略网络； 位于边缘节点的智能代理根据状态价值，使用广义优势估计技术，通过重要性采样方式构造策略网络的损失函数，并对策略网络进行更新； 3各个终端设备通过策略网络对当前观测数据进行实时处理，获得当前安全任务的调度决策，并将任务分配至选定的边缘节点，边缘节点接收到来自各终端设备调度的任务后，根据自身的策略网络，对这些任务进行过滤决策。

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泉城省实验室;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区经十东路国家超算济南中心科技园；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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