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龙图腾网获悉南昌职业大学申请的专利一种云计算资源调度监管处理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：CN121567704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610073366.4，技术领域涉及：H04L67/1025；该发明授权一种云计算资源调度监管处理系统是由谢娟;王干;王亚坤;唐海涛;兰剑设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云计算资源调度监管处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云计算资源调度监管处理系统，属于数据分析技术领域；注意力机制LSTM通过聚焦关键时间步特征，可以有效降低SLA需求预测误差，为后续调度提供精准输入；区块链智能合约实现权重系数的透明化与实时更新，可以避免租户间因SLA条款冲突导致的调度偏袒；通过SLA需求矩阵的置信区间界定，提前识别潜在冲突；通过应用构建的检测模型，可以实现多租户SLA需求的动态感知与优先级量化；通过深度确定性策略梯度算法训练资源分配智能体的端到端学习，实现实时性与成本的冲突化解；奖励函数中资源浪费率的惩罚项可以促使智能体动态调整云端虚拟机伸缩策略。

本发明授权一种云计算资源调度监管处理系统在权利要求书中公布了：1.一种云计算资源调度监管处理系统，其特征在于，包括： 优先级分层数据分析处理模块，构建多租户SLA动态预测与优先级分层模型，通过AI时序预测模块对租户任务的响应时间需求、数据处理准确率阈值和资源波动特征进行未来若干分钟的短期预测，生成包含实时性约束、准确性约束和可用性约束的多维SLA需求矩阵，并基于区块链智能合约记录各租户SLA条款的权重系数，形成不可篡改的优先级分层依据； 动态平衡应用闭环监管模块，基于输出的SLA需求矩阵和优先级权重，设计边缘-云端协同的强化学习调度器，通过深度确定性策略梯度算法训练资源分配智能体，以边缘节点计算能力、云端剩余资源和SLA实时达标率为状态输入，动态输出边缘卸载比例和云端虚拟机弹性伸缩策略，监管获取资源分配智能体执行的动态平衡效果对应的正反馈值和负反馈值，利用正反馈值和负反馈值动态触发常规策略迭代优化机制； 其中，设计边缘-云端协同的强化学习调度器时，定义状态空间S与动作空间A；状态空间S作为资源分配智能体的输入特征向量；动作空间为；其中，为边缘卸载比例，；为云端虚拟机伸缩数量，； 基于硬约束达标率、软约束达标率和资源浪费率构建基础奖励，利用智能合约中的优先级权重，动态调整奖励系数，实现租户优先级差异化，涉及的表达式为：；其中，为调整后的奖励系数；为基础奖励系数；为智能合约中的优先级权重；为SLA达标状态修正系数；k为指标索引，，分别为实时性指标、准确率指标、资源可用性指标。

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