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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于信息中心网络的算力网络任务调度方法及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：CN115766722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211461675.7，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种基于信息中心网络的算力网络任务调度方法及装置是由谢人超;崔佳怡;任语铮;邹壮;韩璐;唐琴琴设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息中心网络的算力网络任务调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于信息中心网络的算力网络任务调度方法及装置，所述方法的步骤包括：转发节点接收终端用户的处理请求，并将所述处理请求发送至控制节点，所述控制节点设置有预训练的强化学习模型，所述强化学习模型中的目标网络基于处理请求对应的处理任务作出为处理任务分配计算节点的动作，所述计算节点设置有用于执行处理任务的计算资源；所述控制节点基于所述强化学习模型做出的分配计算节点的动作计算动作总时延和动作总能耗，所述控制节点基于动作总时延和动作总能耗计算奖励函数，基于奖励函数计算损失函数；基于损失函数更新强化学习模型中价值网络的参数，并每隔预设步数将价值网络中的参数同步到目标网络。

本发明授权一种基于信息中心网络的算力网络任务调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于信息中心网络的算力网络任务调度方法，其特征在于，所述方法应用于算力网络，所述算力网络包括转发节点、控制节点和计算节点，所述方法的步骤包括： 转发节点接收终端用户的处理请求，并将所述处理请求发送至控制节点，所述控制节点设置有预训练的强化学习模型，所述强化学习模型中的目标网络基于处理请求对应的处理任务作出为处理任务分配计算节点的动作，所述计算节点设置有用于执行处理任务的计算资源； 所述控制节点基于所述强化学习模型做出的分配计算节点的动作计算动作总时延和动作总能耗，所述控制节点基于动作总时延和动作总能耗计算奖励函数，基于奖励函数计算损失函数，所述动作总时延包括容器拉取时延，所述动作总能耗包括容器拉取能耗； 获取执行所述动作后算力网络的状态参数，所述基于奖励函数计算损失函数的步骤包括：将动作前算力网络的状态参数、动作、奖励函数和动作后算力网络的状态参数进行编码，并组合为四元组，将所述四元组加入到记忆空间中；从所述记忆空间中随机收取任一四元组，获取该四元组中的动作后算力网络的状态参数，基于抽取到的四元组中的动作后算力网络的状态参数获取对应的状态向量，将该状态向量输入到强化学习模型中的目标网络中，得到该状态向量对应的动作向量，并输出该动作向量的多个维度的参数中最大的参数，作为训练维度参数，基于抽取到的四元组中的奖励函数值和训练维度参数计算过渡函数，基于过渡函数计算损失函数； 基于损失函数更新强化学习模型中价值网络的参数，并每隔预设步数将价值网络中的参数同步到目标网络。

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