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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种基于大小资源树的强化学习任务调度的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：CN115794326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210822738.0，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于大小资源树的强化学习任务调度的方法是由蔡君;刘炜;刘燕;罗建桢;廖丽平设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大小资源树的强化学习任务调度的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及边缘计算网络领域，且公开了一种基于大小资源树的强化学习任务调度的方法，包括以下步骤：第一步：计算MEC网络中的计算资源；第二步：构建出大小资源树模型；第三步：利用大小资源树模型对任务进行任务分解，第四步：将任务分解后的任务调度至不同的节点计算，该基于大小资源树的强化学习任务调度的方法，可以快速决策将任务调度至有计算能力的节点，进一步提高任务的执行速度并降低任务的执行耗时。

本发明授权一种基于大小资源树的强化学习任务调度的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大小资源树的强化学习任务调度的方法，包括以下步骤： 第一步：计算MEC网络中的计算资源； 第二步：构建出大小资源树模型； 第三步：利用大小资源树对任务进行任务分解； 第四步：将分解后的任务调度至MEC网络中的节点去计算； 所述第二步中的大小资源树模型的构建包括以下步骤： 步骤1：从存储介质中读取资源表，判断资源表是否存在，如果资源表不存在，从域内服务器获取资源表，再次判断资源表是否存在，如果不存在，从云服务器获取资源表，如果云端节点也不存在资源表，说明资源表尚未被创建，重新构造大小资源树； 步骤2：当资源树被创建出来后需要有MEC广播至所有节点，同时需要维护资源树； 所述大小资源树模型用来管理MEC网络中的计算资源，大小资源树模型采用分域机制，大资源树管理域内的全部资源节点，对于域内可以更细致的划分成片区，构造小资源树来管理片区内的资源节点； 所述构造大小资源树包括以下内容： 1由各区域内的主节点，收集时间内上报节点的信息； 2等待并通知区域内其他节点上报各自当前状态信息； 3各区域主节点上报其节点信息至边缘层主节点； 4边缘层主节点将收集到的信息分批次推入队列，再依此出队，构造B+资源树； 5将构造完成的B+资源树广播至所有节点。

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