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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种边缘设备的容器预热和保活方法、设备及存储介质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：CN117742833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410094633.7，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种边缘设备的容器预热和保活方法、设备及存储介质是由曾德泽;王胜;朱方帅;李跃鹏设计研发完成，并于2024-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘设备的容器预热和保活方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种边缘设备的容器预热与保活方法、设备及存储介质，涉及无服务器计算领域，其方法包括获取边缘设备调用的函数及其时间序列数据、建立时间序列模型，由函数时间序列数据训练模型，预测函数未来置信时间段的调用情况、基于深度学习建立容器预热和保活模型、利用函数未来置信时间段的调度情况对容器预热和保活模型训练学习，得到最佳函数预热和保活策略，进而实现边缘设备的容器预热和保活；设备及存储介质，用于实现一种边缘设备的容器预热和保活方法。本发明的有益效果是：解决了边缘设备中严重的冷启动问题。

本发明授权一种边缘设备的容器预热和保活方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种边缘设备的容器预热和保活方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取边缘设备调用的函数及其时间序列数据； S2、建立时间序列模型，由函数时间序列数据训练模型，预测函数未来置信时间段的调用情况； S3、基于深度学习建立容器预热和保活模型； S4、利用函数未来置信时间段的调用情况对容器预热和保活模型训练学习，得到最佳函数预热和保活策略，进而实现边缘设备的容器预热和保活； 基于深度学习建立的容器预热和保活模型使用的算法步骤为： S31、设定训练周期episode的轮数，初始化模型内存池D，并使用网格参数θ初始化学习状态-动作价值函数Q以及目标状态-动作价值 这里，网格参数θ用于代表预测概率；Q函数具体展开为Qst,at；θ；具体展开为a’、θ-为目标状态-动作价值函数选取的动作以及网格参数，用于区分学习状态-动作价值函数Q的参数；为时隙t内边缘设备为函数f保活容器的情况，表示服务器n在时隙t内为函数f的保活情况；令S表示状态集合，将时隙t内函数的保活状态定义为st，则有st∈S，且 令at∈A，at表示时隙t内采取的动作,A表示动作集合，则at可以写为：其中， 1表示函数f的部署动作，表示服务器k在时隙t内部署函数f，表示不部署； 2表示服务器上的保活容器动作，表示服务器k在时隙t内继续保活函数f的容器，表示不再保活； 3表示服务器为函数创建容器动作，表示服务器k在时隙t内为函数f创建函数，时不创建； S32、判断训练周期的训练情况并采取对策： 有未训练的训练周期，初始化环境以及状态，开启下一轮训练，否则终止训练； S33、根据时隙的终端情况采取策略： 训练到达时隙的终端状态时选择并返回步骤S32；未到达终端状态，使用∈-greedy算法训练模型循环学习，每次学习后都重新初始化环境和状态，直至训练至终端状态，返回步骤S32； S34、训练结束，得到最佳函数预热和保活策略，进而实现边缘设备的容器预热和保活。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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