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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于强化学习的月结任务智能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：CN120803681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511315859.6，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于强化学习的月结任务智能调度方法及系统是由曲鹏设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的月结任务智能调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，提供了一种基于强化学习的月结任务智能调度方法及系统，其技术方案为基于获取的月结任务多维度状态特征数据构建得到时序状态向量；对时序状态向量进行编码得到时序特征，构建任务依赖图，提取任务依赖图全局特征，将时序特征和任务依赖图全局特征进行融合得到融合特征，基于融合特征生成动作概率分布；基于动作概率分布，引入硬约束和软约束，构建多目标奖励函数，基于近端策略优化算法对强化学习智能体进行优化，基于优化的强化学习智能体输出动作策略；将优化的强化学习智能体输出动作策略转化为具体的月结任务调度指令。实现对复杂财务月结流程的动态、自适应、全局优化调度。

本发明授权一种基于强化学习的月结任务智能调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的月结任务智能调度方法，其特征在于，包括如下步骤：获取月结任务多维度状态特征数据；所述月结任务多维度状态特征数据包括任务状态、资源状态、依赖图谱和环境状态；任务状态包括任务队列、执行时长、剩余任务数、优先级和任务类型；资源状态包括可用计算节点、CPU内存磁盘IO负载、网络带宽、待分配人员及技能矩阵；依赖图谱包括动态解析任务DAG依赖关系，环境状态包括距月结截止时间、历史延迟情况、系统告警； 基于获取的月结任务多维度状态特征数据构建得到时序状态向量； 构建强化学习智能体，将时序状态向量作为状态空间，对时序状态向量进行编码得到时序特征，构建任务依赖图，提取任务依赖图全局特征，将时序特征和任务依赖图全局特征进行融合得到融合特征，基于融合特征生成动作概率分布；构建任务依赖图时，每个节点代表一个月结任务，每个节点的初始特征向量表示为，包含该任务的状态信息；有向边代表任务间的依赖关系，边的方向表示依赖的流向； 基于动作概率分布，引入动作屏蔽机制硬约束和时间窗口软约束，构建多目标奖励函数，基于近端策略优化算法对强化学习智能体进行优化，基于优化的强化学习智能体输出动作策略；多目标奖励函数为： 其中，、、表示调节系数，表示时间约束，表示资源约束，表示延迟惩罚，表示稳定性奖励，、，和表示权重； 将优化的强化学习智能体输出动作策略转化为具体的月结任务调度指令并执行月结任务调度指令。

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