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龙图腾网获悉陕西医智诺信息科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的计算机任务调度方法及设备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：CN119088524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411216558.3，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于人工智能的计算机任务调度方法及设备是由刘涛;李鹏设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的计算机任务调度方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及任务优化调度技术领域，具体为一种基于人工智能的计算机任务调度方法及设备，包括：获取多个目标任务请求，根据所述多个目标任务请求构建第一任务请求队列，对所述第一任务请求队列中各个目标任务请求进行任务评级，以得到各个目标任务请求所对应的任务评级表；基于所述第一任务请求队列中各个目标任务请求所对应的任务评级表对所述第一任务请求队列进行排序，以得到第二任务请求队列。本发明通过任务评级和排序，使得优先级高的任务能够更早被处理，优化了任务的处理顺序，且通过构建任务处理三元组和优化模型，确保任务能够根据实际资源需求进行合理分配，提高资源利用率。

本发明授权一种基于人工智能的计算机任务调度方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的计算机任务调度方法，其特征在于，包括： 获取多个目标任务请求，根据所述多个目标任务请求构建第一任务请求队列，对所述第一任务请求队列中各个目标任务请求进行任务评级，以得到各个目标任务请求所对应的任务评级表； 基于所述第一任务请求队列中各个目标任务请求所对应的任务评级表对所述第一任务请求队列进行排序，以得到第二任务请求队列； 基于所述多个目标任务请求所需的计算机任务处理资源构建任务处理三元组； 构建计算机任务集群中各个计算机任务处理节点的任务处理模型，构建计算机任务集群中各个计算机任务节点的任务处理约束条件，并基于所述任务处理模型和所述任务处理约束条件构建任务处理优化模型； 基于优化算法对所述任务处理优化模型进行求解，以得到多个任务处理策略，将所述第二任务请求队列和所述任务处理三元组与多个任务处理策略进行匹配，以将多个目标任务请求分配给相对应的任务处理策略； 对所述第一任务请求队列中各个目标任务请求进行任务评级，以得到各个目标任务请求所对应的任务评级表，包括： 对所述第一任务请求队列中的各个目标任务请求的紧急因子进行计算，以得到各个目标任务请求所对应的紧急因子，所述紧急因子计算公式如下： 其中，UFit表示第一任务请求队列中第i个目标任务请求所对应的紧急因子，lagit表示第一任务请求队列中第i个目标任务请求所对应的任务延迟参数，Ui表示系统总利用率，且lagit＝Ui×t-ait-execiait,t，ait表示第一任务请求队列中第i个目标任务请求所对应的到达时间，execiait,t表示实际调度中直到t时刻执行的第一任务请求队列中第i个目标任务请求所对应的工作量； 对所述第一任务请求队列中的各个目标任务请求的恢复时间进行计算，以得到各个目标任务请求所对应的恢复时间，所述恢复时间计算公式如下： 其中，RTitUFit表示第一任务请求队列中第i个目标任务请求所对应的恢复时间； 所述任务处理三元组如下： 其中，表示第一任务请求队列中第j个目标任务请求，resj表示第一任务请求队列中第i个目标任务请求所需的CPU和内存资源，thrj表示第一任务请求队列中第i个目标任务请求所需的CPU消耗阈值水平； 所述任务处理模型包括节点可靠性模型、任务调度能耗模型和任务传输能耗模型，所述节点可靠性模型如下： 其中，l表示计算机任务处理节点的可靠性，ri表示目标任务请求副本的数量，u表示目标任务请求的失败率，θ表示目标任务请求后的恢复概率，si表示计算机任务处理节点可处理的目标任务请求数量，I表示计算机任务集群中计算机任务处理节点的数量； 所述任务调度能耗模型如下： 其中，es表示目标任务请求任务调度所需的能耗，sij表示传输到计算机任务处理节点的目标任务请求的数据量大小，eso表示数据量所对应的单位能耗； 所述任务传输能耗模型如下： 其中，et表示目标任务请求任务传输所需的能耗，表示目标任务请求的发射功率，表示传输数据所花费的时间，表示目标任务请求的接收功率，表示接收数据所花费的时间，表示数据传输速率，GT表示发射天线增益，GR表示接收天线增益，λ表示波长，dij表示传输到计算机任务处理节点的目标任务请求的距离，L表示与传播无关的系统损耗因子，表示数据接收速率； 所述任务处理优化模型如下： 其中，s.t表示约束条件。

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