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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分布式智能并行推演引擎的弹性资源编排方法及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：CN121411943B 。

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：202511433061.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权分布式智能并行推演引擎的弹性资源编排方法及系统是由曹道刚;郭志立;王宾设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式智能并行推演引擎的弹性资源编排方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了分布式智能并行推演引擎的弹性资源编排方法及系统。该方法包括以下步骤：基于分布式仿真推演系统中各仿真进程各仿真时段内产生的仿真推演数据动态负载预测得到的各仿真进程各后续仿真时段的预测负载状态参数进行时段动态标记；基于时段动态标记结果和仿真事件规则动态设定优化调度指令，并基于分布式仿真推演系统的拓扑约束特征对动态设定的调度指令进行排序后执行；在仿真推演过程中实时基于各仿真容器的运行状态参数进行容器状态评估，并基于容器状态评估结果和故障类型进行动态故障处理。通过动态负载预测与智能调度，有效平滑分布式仿真中的周期性资源需求峰值，显著提升整体资源利用率。

本发明授权分布式智能并行推演引擎的弹性资源编排方法及系统在权利要求书中公布了：1.分布式智能并行推演引擎的弹性资源编排方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于分布式仿真推演系统中各仿真进程各仿真时段内产生的仿真推演数据进行动态负载预测，得到各仿真进程各后续仿真时段的预测负载状态参数，并据此进行时段动态标记，所述分布式仿真推演系统为支持多仿真进程并行推演的大规模仿真平台，所述仿真推演数据包括负载状态参数和业务语义参数； 所述进行时段动态标记的步骤包括： 所述预测负载状态参数包括基础资源参数和业务效能参数，所述基础资源参数包括CPU利用率、GPU利用率、内存占用、消息队列深度和网络IO吞吐量；所述业务效能参数包括步进速率、实体交互事件频率和各区域活动强度； 基于各仿真进程各后续仿真时段的业务效能参数计算得到各仿真进程各后续仿真时段的负载状态评估指数； 若某仿真进程某后续仿真时段的负载状态评估指数低于预设的负载状态第一阈值，或其存在基础资源参数低于对应的基础资源参数第一阈值，则将该仿真时段标记为第一时段； 若某仿真进程某后续仿真时段的负载状态评估指数不低于预设的负载状态第一阈值，但未超过预设的负载状态第二阈值，或其基础资源参数不低于对应的基础资源参数第一阈值同时未超过对应的基础资源参数第二阈值，则将该仿真时段标记为第二时段； 若某仿真进程某后续仿真时段的负载状态评估指数超过预设的负载状态第二阈值，或其存在基础资源参数超过对应的基础资源参数第二阈值，则将该仿真时段标记为第三时段； 基于时段动态标记结果和仿真事件规则动态设定优化调度指令，并基于分布式仿真推演系统的拓扑约束特征对动态设定的调度指令进行排序，基于排序结果执行优化调度指令，所述拓扑约束特征定义了仿真节点在结构及行为层面的多维关联关系与运行状态属性； 在仿真推演过程中实时基于各仿真容器的运行状态参数进行容器状态评估，并基于容器状态评估结果和故障类型进行动态故障处理，所述故障类型包括性能级异常、容器级异常、节点级异常和区域级异常，所述动态故障处理表示动态执行相应的故障处理流程以提高弹性资源编排的可靠性。

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