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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利一种调度任务配置方法和装置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：CN113760497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202110009185.2，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种调度任务配置方法和装置是由陈伯梁设计研发完成，并于2021-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种调度任务配置方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了调度任务配置方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括根据spark调度任务的id从数据集市历史执行日志中采集任务的相关信息，输入至DDPG模型的Actor网络，得到动作空间值；将动作空间值和信息输入至DDPG模型中的Critic网络训练得到奖赏值，对网络损失函数计算得到最大奖赏值对应的DDPG模型作为配置模型；获取当前spark调度任务的目标信息，通过配置模型得到spark配置参数，执行当前spark调度任务。从而，解决现有由于设置Spark配置参数的精度低、效率差而影响调度任务处理性能的问题。

本发明授权一种调度任务配置方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种调度任务配置方法，其特征在于，包括： 根据spark调度任务的id，从数据集市历史执行日志中采集任务的相关信息； 将所述信息输入至预设DDPG模型中的Actor网络，以得到所述信息对应的动作空间值；其中，所述DDPG模型中的Actor网络采用Encoder-Decoder模型；该过程包括：利用Encoder-Decoder模型中的编码器，拼接所述信息中各个stage包括的算子以及任务信息作为输入层进行嵌入，以得到每个stage对应的嵌入向量n*m维的矩阵；进而通过卷积神经网络对所述矩阵进行处理，以将处理后的矩阵输出；stage为启动spark调度任务时生成的有向无环图中的stage； 将所述动作空间值和所述信息输入至预设DDPG模型中的Critic网络进行训练，以得到对应的奖赏值；进而根据所述奖赏值对预设的网络损失函数进行计算，以得到最大奖赏值对应的DDPG模型作为配置模型；其中，奖赏值是强化学习过程中用于指导模型学习方向的一个函数值；预设的网络损失函数包括前半部分和后半部分，前半部分是依据每次更新的奖赏值与下一个状态之间的网络计算差值获得的梯度，后半部分是Actor网络中计算的参数，用于指导Actor网络参数来使得得到最终的奖赏值达到最大； 得到最终获取当前spark调度任务的目标信息，通过所述的配置模型得到对应的spark配置参数，进而基于所述spark配置参数执行当前spark调度任务。

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