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龙图腾网获悉猪哥云(四川)数字科技有限公司申请的专利基于多目标优化的智能决策引擎自适应调度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：CN121722528B 。

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：202610223331.4，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于多目标优化的智能决策引擎自适应调度方法及系统是由文茂源;吴浩;杨小华设计研发完成，并于2026-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标优化的智能决策引擎自适应调度方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多目标优化的智能决策引擎自适应调度方法及系统，涉及人工智能与智能调度技术领域，公开的基于多目标优化的智能决策引擎自适应调度方法及系统，通过接收决策请求、构建动态能力画像、输入预训练模型生成候选方案并选择最优调度，实现了自适应决策调度，能够根据任务特征和系统状态动态匹配最优决策分支，适应动态业务环境，提高资源利用效率并确保决策质量稳定。

本发明授权基于多目标优化的智能决策引擎自适应调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的智能决策引擎自适应调度方法，其特征在于，所述的方法包括： 接收来自业务系统的决策请求，从所述决策请求中获取任务特征和当前系统状态； 基于历史决策任务，为决策分支构建动态能力画像； 将所述任务特征、所述当前系统状态和所述动态能力画像输入到基于深度学习的预训练帕累托前沿预测模型中； 通过所述基于深度学习的预训练帕累托前沿预测模型处理所述任务特征、所述当前系统状态和所述动态能力画像，生成经过能力校准的候选调度方案集合； 基于当前业务偏好，从所述候选调度方案集合中选择调度方案； 根据所述调度方案，将所述决策请求分发到对应决策分支进行处理； 基于历史决策任务，为决策分支构建动态能力画像的步骤包括： 收集决策分支的实际处理结果，得到实际结果集合； 基于所述实际结果集合，分析决策分支在多个任务复杂度下的置信度变化规律，生成关系曲线数据，并分析决策分支处理多个特征任务的成本变化规律，生成关联模型数据，以及，分析决策分支在多个系统负载下的时延变化规律，生成响应模型数据； 基于决策分支的历史异常处理记录，生成分支鲁棒性评分； 将所述关系曲线数据、所述关联模型数据、所述响应模型数据和所述分支鲁棒性评分进行整合处理，生成动态能力画像； 将所述任务特征、所述当前系统状态和所述动态能力画像输入到基于深度学习的预训练帕累托前沿预测模型中的步骤包括： 对所述任务特征进行多尺度特征编码处理，生成任务特征编码；对所述当前系统状态进行时序状态编码处理，生成系统状态编码；对所述动态能力画像进行结构化画像编码处理，生成能力画像编码； 基于交叉注意力机制，计算所述任务特征编码、所述系统状态编码和所述能力画像编码之间的交互权重； 根据所述交互权重，对所述任务特征编码、所述系统状态编码和所述能力画像编码进行加权融合处理，生成融合编码； 将所述融合编码输入到多目标解码器中，通过多任务并行学习处理所述融合编码，生成候选调度方案的预测； 通过所述基于深度学习的预训练帕累托前沿预测模型处理所述任务特征、所述当前系统状态和所述动态能力画像，生成经过能力校准的候选调度方案集合的步骤包括： 基于所述动态能力画像中的关系曲线数据、关联模型数据和响应模型数据，处理生成基准置信度数据、基准成本数据和基准时延数据； 将所述基准置信度数据、所述基准成本数据和所述基准时延数据作为先验约束； 将所述任务特征编码、所述系统状态编码、所述能力画像编码和所述先验约束进行联合约束编码处理，生成约束感知编码； 基于所述约束感知编码，生成多个候选调度方案的预测结果； 对所述多个候选调度方案的预测结果进行非支配排序处理，筛选出帕累托前沿上的候选调度方案，生成候选调度方案集合。

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