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龙图腾网获悉北京流深数据科技有限公司申请的专利多源数据融合与动态调度的分布式智能推演系统及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：CN121301004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511456435.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权多源数据融合与动态调度的分布式智能推演系统及方法是由曹道刚;王宾;陈俊杰设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源数据融合与动态调度的分布式智能推演系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多源数据融合与动态调度的分布式智能推演系统及方法，涉及推演仿真技术领域。推演预处理模块通过对军事想定进行任务阶段划分并设置决策点，依据战术规则生成分支任务并进行模型分类；推演管理模块基于仿真引擎从初始状态推进推演，在决策点根据实时状态生成分支任务，结合历史效能参数和模型类型分配初始权重系数，实现并行推演与动态模型切换；推演优化模块通过分支效能参数持续更新权重系数，筛选最优推演路径并闭环迭代状态快照；资源调控模块实时采集数据支持效能评估，依据任务负载动态优化资源分配，显著提升了推演效率与准确性，实现了资源智能调度与系统自适应优化。

本发明授权多源数据融合与动态调度的分布式智能推演系统及方法在权利要求书中公布了：1.多源数据融合与动态调度的分布式智能推演系统，其特征在于，包括推演预处理模块、推演管理模块、推演优化模块和资源调控模块； 其中，所述推演预处理模块用于对分布式仿真推演的军事想定进行任务阶段划分，基于战术规则在各任务阶段内设置各决策点，并根据各决策点的不同决策生成分支任务，基于各仿真模型的质量属性参数进行模型初次分类，所述任务阶段包括预警阶段、中段拦截阶段和末端防御阶段； 所述推演管理模块用于利用各仿真模型的仿真引擎从初始状态快照开始推进仿真推演，当抵达决策点时，根据当前快照状态生成多个分支任务，并基于历史效能参数和模型类型为各分支任务分配初始权重系数，随后将各分支任务分发至计算节点进行并行推演，实时基于各仿真模型的驱动事件动态触发模型分类切换； 所述推演优化模块用于基于推演过程中各分支任务的分支效能参数更新各分支任务的权重系数，基于各仿真模型各分支任务的后续权重系数筛选出各仿真模型的最终仿真推演路径，并将该路径的终结状态作为下一个仿真周期的初始状态快照闭环迭代推演过程，所述分支效能参数包括分支概率值、资源消耗值和概率方差； 所述基于推演过程中各分支任务的分支效能参数更新各分支任务的权重系数的步骤包括： 基于各仿真模型的模型类型得到各分支任务的初始权重系数； 若某仿真模型某分支任务的分支概率值未超过预设的分支概率阈值，则将分支概率阈值与分支概率值的差值记为偏差概率值，将偏差概率值输入至预设的分支概率调节第一映射表中，得到对应的分支概率调节因子； 若某仿真模型某分支任务的分支概率值超过预设的分支概率阈值，且概率方差超过预设的概率方差阈值，则将概率方差与概率方差阈值的差值记为偏差概率方差，将偏差概率方差输入至预设的分支概率调节第二映射表中，得到对应的分支概率调节因子； 若某仿真模型某分支任务的分支概率值超过预设的分支概率阈值，且概率方差未超过预设的概率方差阈值，则判断资源消耗值是否超过预设的资源消耗阈值，若是则将资源消耗值与资源消耗阈值的差值记为偏差资源消耗值，将偏差资源消耗值输入至预设的分支概率调节第三映射表中，得到对应的分支概率调节因子； 若否则基于分支概率值、资源消耗值和概率方差得到分支概率调节因子； 将各分支任务的初始权重系数与其对应的分支概率调节因子进行乘积得到各分支任务的调节后权重系数，再基于各分支任务的调节后权重系数进行归一化处理，得到各仿真模型各分支任务的后续权重系数； 所述资源调控模块用于实时采集并存储推演过程数据以支持效能评估，基于任务负载参数动态优化资源分配策略。

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