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龙图腾网获悉成都海擎科技有限公司申请的专利一种支持动态扩展的强适应分布式数据分发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：CN119960991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510048436.6，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种支持动态扩展的强适应分布式数据分发方法是由李建清;高祎霆;陈建岷设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持动态扩展的强适应分布式数据分发方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持动态扩展的强适应分布式数据分发方法，通过引入基于深度强化学习的任务分配机制，结合分布式系统中节点的动态状态，实现数据任务的智能化分发和高效处理。具体而言，首先采集系统中各节点的实时状态信息，包括负载、带宽、延迟等，并将数据任务按照类型和优先级进行分类；随后，通过深度强化学习模型对节点状态和任务特征进行建模，输出最优任务分配策略；在任务执行过程中，实时监控节点状态，并通过任务反馈动态更新模型，以持续优化分配策略。本发明通过深度强化学习技术优化分布式任务分配，提高了数据分发的效率和准确性，同时增强了系统对复杂动态环境的适应能力。

本发明授权一种支持动态扩展的强适应分布式数据分发方法在权利要求书中公布了：1.一种支持动态扩展的强适应分布式数据分发方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化分布式系统的所有节点，配置深度强化学习模型的基本架构，建立节点间通信协议；为所有分布式节点配置硬件和网络参数，确保节点间互联互通；构建深度强化学习模型，定义输入状态、输出动作及奖励机制； S2、接收分布式系统的任务请求，解析任务类型之后为每个任务分配优先级，并将任务特征转化为深度强化学习模型的输入格式；根据任务类型和优先级进行分类；转换任务特征为深度强化学习模型能够处理的数据格式； S3、周期性检测所有节点的运行状态，记录节点的实时负载信息，并剔除状态异常或超负荷的节点； S4、将任务特征和节点状态输入深度强化学习模型，设计奖励机制，使模型根据历史经验和当前状态输出分配策略，根据状态-动作-奖励数据对模型进行强化学习训练； S5、根据训练好的模型输出的分配决策，将任务传输到目标节点，并利用无锁队列技术优化任务调度； S6、收集任务执行结果，依此更新深度强化学习模型的经验池，记录任务分配的动作-状态-奖励数据，并定期重新训练模型； S7、动态处理节点的加入或退出，并根据系统任务负载动态调整节点的资源配置；对新加入的节点实时注册和状态同步；重新分配因节点退出而未完成的任务，动态优化资源分配； S8、定期对分布式系统的性能进行评估，并根据评估结果调整深度强化学习模型参数，形成动态任务分配的最佳实践。

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