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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种面向无服务器集成学习推理服务的调度管理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：CN121098927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511649210.8，技术领域涉及：H04L67/566；该发明授权一种面向无服务器集成学习推理服务的调度管理方法是由丁志军;王映欣设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无服务器集成学习推理服务的调度管理方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种面向无服务器集成学习推理服务的调度管理方法。包括：S11，获取云应用系统中的历史请求数据、基学习器模型以及系统资源状态；S12，对历史请求数据进行离线的模型偏好分析，并进行模型静态权重分配；S13，根据静态权重、系统资源状态以及请求要求，对在线请求进行分类并微调权重，调度请求以集成推理结果；S14，对调度模型进行动态优化；等等；本发明通过考虑需求、模型、资源等多方面因素，实现对请求的动态调度，提高服务精度、吞吐量和资源利用率的平衡；此外，该方法通过结合无服务器下集成学习推理服务特点，采用基于强化学习的多模型实例伸缩算法，提高服务的性能和资源占用情况。

本发明授权一种面向无服务器集成学习推理服务的调度管理方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无服务器集成学习推理服务的调度管理方法，其特征在于，包括面向请求的请求调度阶段和面向资源实例伸缩阶段，具体步骤如下： S11，获取云应用系统中的历史请求数据、基学习器模型以及系统资源状态； S12，对历史请求数据进行离线的模型偏好分析，并进行模型静态权重分配； S13，根据静态权重、系统资源状态以及请求要求，对在线请求进行分类并微调权重，调度请求以集成推理结果； S14，对调度模型进行动态优化； S15，向云应用系统压力测试，获取压测得到的资源、性能和环境数据； S16，构造多智能体强化学习模型，以建模云服务中的集成学习推理实例伸缩过程，使用压测数据进行离线的强化学习训练； S17，到达伸缩时间时，获取环境信息组成状态空间，计算各智能体可采取的动作组成可选动作矩阵； S18，以状态空间、可选动作矩阵作为输入，通过多智能体强化学习模型决策，选择Q值最大的动作为最优动作； S19，对各学习器实例采取其对应的最优动作，改变系统状态； 步骤S16中，所述多智能体强化学习模型包含评估网络和目标网络两种，每个网络均由QMIX网络组成，QMIX网络由局部Q值网络和混合网络构成； 多智能体强化学习模型奖励的计算方式为： 其中，为动作执行前后总服务吞吐量的变化量；和分别为动作执行前后系统整体CPU和内存资源占用量的变化量；为权衡吞吐量与资源占用的系数；为惩罚项； 为实例错误惩罚， 其中，为周期内出现内存资源不足的问题实例数量，为周期内出现CPU资源不足的问题实例数量，为周期内出现服务器资源不足的问题实例数量，为周期内总实例数量，为人为设定的惩罚系数； 为请求错误惩罚， 其中，为周期内所有服务出现的错误请求数，为周期内所有服务全部请求数，为人为设定的惩罚系数； 为木桶效应的平衡程度，由各个服务的周期吞吐量的方差决定， 其中，，为周期内服务已处理的请求数，为周期内服务收到的期望能够处理的请求数，为人为设定的惩罚系数； 步骤S17中，多智能体强化学习模型状态空间包括：服务于每一个智能体的智能体状态空间和服务于混合网络的全局状态空间； 所述智能体状态空间，由智能体独自感知到的资源、环境、性能信息构成，其中，资源信息指智能体对应基学习器实例CPU占用量、内存占用量、实例数量以及并发数，环境信息指访问智能体对应基学习器实例的请求速率，性能信息指智能体对应基学习器实例请求响应时间中位数以及服务吞吐量； 所述全局状态空间，由系统资源、环境、性能信息构成，其中，资源信息指系统所有学习器实例CPU占用量、内存占用量、实例数量以及并发数，环境信息指访问集成学习总服务实例的请求速率，性能信息指集成学习总服务请求响应时间中位数以及服务吞吐量； 通过全局状态空间观察集成学习推理服务的总体信息，为多个基学习器模型协同已达到整体服务的最优解提供环境信息，使原本孤立的伸缩变为协同伸缩，使原本的局部最优变为整体最优； 多智能体强化学习模型动作空间包括：减小、保持或者增加智能体对应学习器实例的并发数；减小、保持或者增加智能体对应学习器实例的实例数量。

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