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龙图腾网获悉深圳市微特精密科技股份有限公司申请的专利一种多端口测试设备资源分配管理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：CN119781989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510273401.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种多端口测试设备资源分配管理系统及方法是由梅燃燃;刘敏;罗辉;程志勇设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多端口测试设备资源分配管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多端口测试设备资源分配管理系统及方法，具体涉及设备资源分配技术领域，用于解决多端口测试设备中端口与资源分配不清晰的问题；本发明通过提取任务的带宽、频率、电压需求和信号类型，构建特征向量并进行归一化，使用K‑means聚类算法对任务进行分类，精准识别任务的资源需求，结合任务特征与端口资源能力，动态计算每个端口的适配能力评分，并实时监控端口负载，确保任务合理分配到最合适的端口，通过不断更新适配能力评分，采用贪心算法与优化调度算法结合的方式，优化端口资源分配，智能选择端口分配任务，避免资源冲突和浪费，减少任务延迟，提升了系统的任务处理能力和资源利用效率。

本发明授权一种多端口测试设备资源分配管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多端口测试设备资源分配管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 提取各端口任务的带宽、频率、电压需求和信号类型，构建任务特征向量并进行归一化处理，使用K-means聚类算法将任务按资源需求进行分类； 基于任务特征与端口的资源能力，动态计算每个端口适配能力评分，并同时监控端口的实时负载情况，实时更新端口适配能力评分，将任务分配到对应端口； 根据任务特征与端口适配能力评分，使用贪心算法和优化调度算法结合进行端口资源分配的优化，智能选择端口进行不同任务的分配； 根据任务特征与端口适配能力评分，使用贪心算法和优化调度算法结合进行端口资源分配的优化，智能选择端口进行不同任务的分配，具体过程如下： 在任务与端口的映射过程中，使用贪心算法选择局部最优解来获得全局最优解，选择适配度最高的任务端口对进行分配； 将任务特征向量、端口特征向量以及端口适配能力评分作为输入数据，使用贪心算法进行任务和端口的映射； 进行初始化，将所有任务按照其优先级排序，优先级较高的任务首先进行分配，任务的优先级根据任务的重要性、紧急性确定，初始化所有端口状态，并记录每个端口的当前负载； 计算适配度，对于每个任务，使用欧氏距离计算任务与每个端口之间的适配度：，其中，和分别是任务和端口特征向量的第i个特征维度的归一化值，n为特征维度数，为任务特征向量，为端口特征向量，为欧氏距离计算函数； 将欧氏距离转化为适配度：； 选择出最优端口，从适配度最高的端口中选择一个未被分配的端口，进行任务分配，若选择的端口负载超过其最大负载，则排除端口，并选择适配度第二高的端口； 任务分配到端口后，更新端口的负载信息； 重复计算适配度、选择最优端口和任务分配到端口后步骤，直到所有任务都被分配到端口或者所有端口资源被耗尽； 当所有任务都被成功分配到端口时，任务与端口的映射完成； 在任务并发的情况下，使用遗传算法进一步优化任务与端口的映射； 在任务并发的情况下，使用遗传算法进一步优化任务与端口的映射，具体过程如下： 进行个体编码与初始化，遗传算法中的个体为一种任务与端口的映射方案，每个个体由任务和端口之间的映射关系组成，将每个任务映射到一个端口中； 根据任务与端口的适配度计算每个个体的适应度，每个个体的适应度是映射方案下所有任务与端口的适配度的总和； 根据适应度选择个体进行交叉操作，生成新一代个体； 对个体进行交换变异与插入变异，将任务映射到一个新的端口，进行当前的映射关系的打乱； 通过迭代进化，提供最优的任务与端口分配方案，并收敛到全局最优解； 根据全局最优解选择端口进行任务的分配。

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