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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种多级异构算力网络任务调度和资源分配方法和系统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：CN120162127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510227298.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种多级异构算力网络任务调度和资源分配方法和系统是由王颖;张满钧;郭少勇;邱雪松;芮兰兰设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多级异构算力网络任务调度和资源分配方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多级异构算力网络任务调度和资源分配方法和系统，该算力网络中每个层级网络连接一个智能体用于任务调度和资源分配。训练过程中，智能体获取层级网络中算力节点的局部观测信息。智能体根据关系特征图聚合和转换局部观测信息，生成特征矩阵和邻接矩阵。利用图卷积网络计算局部特征嵌入，并结合协作智能体的信息进行特征聚合，得到局部嵌入状态。智能体根据局部嵌入状态执行联合动作，包括任务调度和资源分配。根据执行结果，智能体获得奖励值和状态信息，存入经验回放缓冲区。从缓冲区采样数据，以优化计算任务完成时间和资源使用效率为目标，更新价值函数和策略参数。经过预设训练轮次后，得到训练后的模型。本发明能够减小信息交互的资源开销，提高调度效率。

本发明授权一种多级异构算力网络任务调度和资源分配方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种多级异构算力网络任务调度和资源分配模型的训练方法，其特征在于，所述多级异构算力网络中每个层级网络包含多个算力节点，每个层级网络连接一个部署在虚拟节点的智能体，该方法包括以下步骤： 在每个训练轮次中，每个智能体获取其连接的层级网络中所有算力节点的局部观测信息；其中，所述局部观测信息包括算力节点的计算资源、存储资源以及内存资源； 所有智能体接收算力网络中来自相连层级网络中算力节点的计算任务，所述计算任务包含多个子任务，生成算力节点之间的关系特征图，根据所述关系特征图对每个算力节点及其邻居节点的局部观测信息进行聚合和转换，生成每个层级网络对应的局部观测特征矩阵和邻接矩阵； 每个智能体利用图卷积网络根据所述局部观测特征矩阵和所述邻接矩阵，计算局部特征嵌入，并结合协作智能体的所述局部观测信息进行特征聚合，得到局部嵌入状态； 每个智能体基于策略网络根据所述局部嵌入状态获得联合动作并执行，所述联合动作包括该智能体将子任务调度到每个层级网络中的算力节点分配的计算资源、存储资源以及内存资源； 每个智能体根据当前时间步中所述联合动作的执行结果，获取下一个时间步中每个智能体对应的状态信息；所述状态信息为每个智能体对应的局部嵌入状态； 每个智能体将所述局部观测特征矩阵、所述邻接矩阵、联合动作、奖励值以及下一个时间步的状态信息存入经验回放缓冲区； 每个智能体从所述经验回放缓冲区中随机采样小批量数据，基于计算任务完成时间和计算资源使用效率计算奖励值，以最小化所述计算任务完成时间和最大化计算资源使用效率为目标，利用目标网络更新智能体的价值函数的参数，利用策略熵优化策略更新所述策略参数； 当上述训练过程达到预设训练轮次后，得到训练后的多级异构算力网络任务调度和资源分配模型。

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