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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种微服务资源瓶颈定位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：CN119782017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411828358.3，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种微服务资源瓶颈定位方法是由窦晖;李龙;凡松杨;张以文设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微服务资源瓶颈定位方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于强化学习与大语言模型的微服务资源瓶颈定位方法，涉及软件工程微服务领域。其中，该方法包括利用目标Prompt格式解析微服务运行时的日志信息与指标信息，通过大语言模型对日志信息与指标信息的解析结果进行分析决策，找到影响微服务性能的资源瓶颈。本发明通过智能体将日志信息和指标信息组合成prompt格式，并将prompt格式传输给大语言模型，通过大语言模型的决策处理得出该prompt格式的当前任务响应时间、当前任务处理准确率，并得出具体资源项的信息，从而针对性的调度资源，比如得出具体是CPU资源不足，就会针对性的对CPU资源进行调度，而不是同步提高所有资源的调度，从而做到精准调控各项微服务的资源，避免资源浪费。

本发明授权一种微服务资源瓶颈定位方法在权利要求书中公布了：1.一种微服务资源瓶颈定位方法，其特征在于，所述方法包括： 利用目标Prompt格式解析微服务运行时的日志信息与指标信息，通过大语言模型对日志信息与指标信息的解析结果进行分析决策，找到影响微服务性能的资源瓶颈； 其中，目标Prompt格式通过强化学习模型确定，强化学习模型包括智能体、状态、动作、奖励和策略，状态包括大语言模型的当前任务响应时间、当前任务处理准确率和当前Prompt格式，动作包括依据当前策略更新当前Prompt格式，目标Prompt格式的确定步骤包括： S100智能体将当前Prompt格式发送给大语言模型； S200确定大语言模型基于当前Prompt格式的当前任务响应时间和当前任务处理准确率，通过奖励函数计算当前奖励，奖励函数为： rt＝λ1*ResTScoret+λ2*PrefScoret 其中，rt为当前奖励，λ1为资源消耗得分的权重，λ2为延迟变化得分的权重； ResTScoret为t时刻大语言模型的资源消耗得分，根据大语言模型的当前任务响应时间确定，PrefScoret为t时刻大语言模型的延迟变化得分，根据大语言模型的当前任务处理准确率确定； S300智能体以当前状态和当前奖励更新当前策略，智能体依据更新后的当前策略更新当前Prompt格式； S400循环执行S100、S200和S300的动作，直至最大化累加奖励出现，将最后一个非0奖励对应的Prompt格式作为目标Prompt格式； 累加奖励的函数为： 其中，γ∈0,1]表示折扣因子，E为数学期望。

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