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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于电碳感知的算力网络任务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：CN118428683B 。

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：202410621721.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于电碳感知的算力网络任务调度方法及系统是由马倩;陈旭;汪子贺设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电碳感知的算力网络任务调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电碳感知的算力网络任务调度方法、系统及装置，该方法包括：引入碳税机制，构建电碳感知的算力网络任务调度模型；基于所述算力网络任务调度模型，生成最小化系统电碳成本的问题；基于李雅普诺夫优化对所述问题进行转化，并利用DPRA算法进行求解，得到调度方案最优解。该系统包括：模型构建模块、问题定义模块和求解模块。通过使用本发明，能够实现绿色且稳定的算力网络任务调度。本发明可广泛应用于计算机算力网络领域。

本发明授权一种基于电碳感知的算力网络任务调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电碳感知的算力网络任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 引入碳税机制，构建电碳感知的算力网络任务调度模型； 基于所述算力网络任务调度模型，生成最小化系统电碳成本的问题； 基于李雅普诺夫优化对所述问题进行转化，并利用耦合概率化整算法进行求解，得到调度方案最优解； 所述电碳感知的算力网络任务调度模型具体包括： 无线终端设备与区域接入点通信，使用计算服务； 所述区域接入点对收到的任务进行任务调度，与边缘服务器和云服务器通信，考虑算力网络整体的电碳成本，选择将任务调度至所述边缘服务器或者所述云服务器进行处理； 所述基于所述算力网络任务调度模型，生成最小化系统电碳成本的问题这一步骤，其具体包括： 定义约束和目标函数； 所述约束包括任务不可拆分约束、任务完全处理约束、服务质量约束、资源约束和稳定性约束； 所述目标函数为最小化算力网络系统整体的长期平均电碳成本； 所述最小化系统电碳成本的问题的表达式如下： 其中，X表示系统任务调度决策变量的集合，表示决策变量，表示系统整体电碳成本，代表系统运行时间长度，表示时隙到达接入点的任务集合，表示服务器的集合，i表示需求任务，j表示服务器，表示时隙服务器的已用储存空间，表示任务计算量，表示服务器的储存空间大小，表示服务器在时隙对应的系统任务时积压队列，表示服务器在时隙对应的系统任务时增加，表示任务处理时延上界； 所述基于李雅普诺夫优化对所述问题进行转化，并利用耦合概率化整算法进行求解，得到调度方案最优解这一步骤，其具体包括： 基于李雅普诺夫优化对所述问题进行转化，并省略目标函数中与决策变量无关的项，转化为每个时隙独立求解的问题； 将所述每个时隙独立求解的问题中的约束放松至线性约束，得到松弛问题； 基于线性规划算法求解所述松弛问题的最优解，对变量进行化整，并标记调度后破坏约束的任务； 对标记的任务进行基于贪心算法的调度，得到调度方案的最优解。

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