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龙图腾网获悉聊城大学申请的专利无服务器平台MapReduce作业成本优化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：CN121116559B 。

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：202511656907.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权无服务器平台MapReduce作业成本优化方法是由桑红燕;刘泓清;毕颖;王明奕;陈传智设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本无服务器平台MapReduce作业成本优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及云计算与分布式计算技术领域，特别是属于一种无服务器平台MapReduce作业成本优化方法。包括构建Map阶段、Coordinator阶段和Reduce阶段的作业完成时间模型以及作业成本模型，根据Map阶段、Coordinator阶段和Reduce阶段的作业完成时间模型和作业成本模型的计算结果，初始化不同规模的有向无环图，采用拓扑动态规划路径方法在有向无环图中求解满足作业完成时间约束的最小作业成本路径。本发明的应用，解决了现有技术中资源分配策略静态僵化、优化算法效率不足的问题，在满足作业完成时间约束要求的前提下实现作业成本最小化。

本发明授权无服务器平台MapReduce作业成本优化方法在权利要求书中公布了：1.一种无服务器平台MapReduce作业成本优化方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1，构建Map阶段、Coordinator阶段和Reduce阶段的作业完成时间模型；其中，构建Reduce阶段的作业完成时间模型的具体过程如下， 采用Reduce阶段动态数据对象分配方案，其中，Reduce函数处理的数据对象序列表示为，在每个Reduce步骤中，每个Reduce函数处理的数据对象数量根据实际需求进行动态调整，Reduce阶段所需的Reduce函数总数表示为， ， 其中，表示为Reduce阶段的步骤数量，为每个步骤中的Reduce函数数量，， 在Reduce阶段的第一步中，输入数据对象的大小与Map阶段输出数据对象的大小相同，自第二步起，输入数据对象的大小等于前一步的输出数据对象大小，Reduce阶段输入数据对象的大小和Reduce阶段输出数据对象的大小表示为， ， ， 其中，表示步骤的输出数据对象大小，Reduce阶段的计算时间表示为， ， 其中，表示Reduce函数内存的类型，表示是否为Reduce函数分配第种类型的内存，表示在第类内存配置下单位大小数据对象所需的计算时间，Reduce阶段的数据传输时间表示为， ， Reduce阶段的作业完成时间表示为， ； 步骤2，构建Map阶段、Coordinator阶段和Reduce阶段的作业成本模型，作业成本包括请求成本、调用成本、存储成本、计算成本； 步骤3，根据Map阶段、Coordinator阶段和Reduce阶段的作业完成时间模型和作业成本模型的计算结果，初始化不同规模的有向无环图； 步骤4，采用拓扑动态规划路径方法在有向无环图中求解满足作业完成时间约束的最小作业成本路径，其中，拓扑动态规划路径方法的具体步骤为， a.对有向无环图执行拓扑排序，得到一个线性顶点处理序列； b.初始化两个状态数组，分别记录到达有向无环图中每个顶点的最小累积成本和对应的累积时间，源顶点的成本与时间初始化为零，其余顶点的状态初始化为无穷大，初始化一个前驱顶点数组，记录到达每个顶点的最优路径上的前一个顶点； c.设置作业完成时间约束，按照拓扑排序生成的线性顶点处理序列，依次遍历每个顶点，对当前顶点的每条出边执行状态转移更新操作，计算通过当前顶点到达邻接顶点的新累积成本和新累积时间，若新累积时间未超过作业完成时间约束，且新累积成本小于该邻接顶点当前记录的最小累积成本，则更新邻接顶点的状态信息； d.执行剪枝操作，若计算出的新累积时间已超过作业完成时间约束，立即判定路径不可行并予以丢弃，若新累积时间在作业完成时间约束范围内，则仅当新累积成本小于该邻接顶点当前记录的最小累积成本，或者新累积成本等于已记录成本但新累积时间更短时，才更新邻接顶点状态，并且同步更新顶点的前驱顶点数组记录最优路径； e.采用提前终止机制进一步提升求解效率，提前终止机制的方法为，当目标顶点的状态被首次更新或被后续优化时，基于当前已获得的最小累积成本，检测后续未处理顶点是否有可能产生更优解，若根据状态信息判断后续未处理的顶点已无可能产生更优解，则立即终止整个路径求解过程，通过前驱顶点数组从目标顶点反向回溯至源顶点，构建满足作业完成时间约束的最小作业成本完整路径。

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