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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利基于多目标优化的异构计算资源调度方法及装置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：CN118642841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202410671907.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于多目标优化的异构计算资源调度方法及装置是由夏静;龚珊珊;高毅;何龙设计研发完成，并于2024-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标优化的异构计算资源调度方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于并行任务调度技术领域，具体公开了一种基于多目标优化的异构计算资源调度方法及装置，其中方法包括：从任务和资源两个维度选定至少两个性能指标作为优化目标，建立异构计算资源调度的多目标优化模型；基于排队论将计算任务请求过程转化为计算任务等待模型；基于观测到的资源状态，构建基于强化学习的多任务自适应调度模型；基于多目标优化模型和计算任务等待模型，将面向多任务的异构计算资源调度问题和资源映射过程构建为马尔科夫决策过程模型；基于马尔科夫决策过程模型和多任务自适应调度模型，实现自适应的多任务异构计算资源调度。本申请实施例解决了同构计算资源的调度方法难以适配异构计算资源调度的问题。

本发明授权基于多目标优化的异构计算资源调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的异构计算资源调度方法，其特征在于，包括： 从任务和资源两个维度选定至少两个性能指标作为优化目标，建立异构计算资源调度的多目标优化模型；基于排队论将计算任务请求过程转化为计算任务等待模型；基于观测到的资源状态，构建基于强化学习的多任务自适应调度模型； 基于所述多目标优化模型和所述计算任务等待模型，将面向多任务的异构计算资源调度问题和资源映射过程构建为马尔科夫决策过程模型； 基于所述马尔科夫决策过程模型和训练好的所述多任务自适应调度模型，以最小化计算任务请求队列等待时间的同时最小化计算资源损耗为约束条件，并基于所述约束条件在计算资源调度奖励中添加资源约束惩罚项，实现自适应的多任务异构计算资源调度； 其中，所述构建基于强化学习的多任务自适应调度模型，包括：构建基于深度Q学习的多任务自适应调度模型，所述基于深度Q学习的多任务自适应调度模型用于根据每个智能体的计算资源状态和计算资源调度动作生产对应的动作价值。

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船舶集团有限公司第七〇九研究所，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1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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