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龙图腾网获悉齐鲁空天信息研究院申请的专利一种基于强化学习和评估模型的云任务调度方法及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：CN120407203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510898058.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于强化学习和评估模型的云任务调度方法及系统是由郑冰冰;孙克显;周晓设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习和评估模型的云任务调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及任务调度技术领域，提供了一种基于强化学习和评估模型的云任务调度方法及系统，包括：获取云任务和资源信息，通过强化学习模型的策略网络，生成云任务调度方案；对于云任务调度方案，结合云任务调度规则，通过任务调度评估大模型，得到评分和改进建议，并基于改进建议，调整云任务和资源信息后，通过训练好的强化学习模型的策略网络，更新云任务调度方案；持续收集资源情况、云任务、生成的云任务调度方案、评分和改进建议，一段时间后，根据改进建议调整强化学习模型的状态空间、动作空间和奖励函数，并对强化学习模型和任务调度评估大模型进行增量学习。有效提升了云任务执行效率和质量，保障工作的顺利完成。

本发明授权一种基于强化学习和评估模型的云任务调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习和评估模型的云任务调度方法，其特征在于，包括： 获取云任务和资源信息，通过强化学习模型的策略网络，生成云任务调度方案； 对于云任务调度方案，结合云任务调度规则，通过任务调度评估大模型，得到评分和改进建议，并基于改进建议，调整云任务和资源信息后，通过训练好的强化学习模型的策略网络，更新云任务调度方案； 持续收集资源情况、云任务、生成的云任务调度方案、评分和改进建议，一段时间后，根据改进建议调整强化学习模型的状态空间、动作空间和奖励函数，并根据资源情况、云任务、生成的云任务调度方案、评分和改进建议对强化学习模型和任务调度评估大模型进行增量学习； 对强化学习模型与任务调度评估大模型进行联合训练； 所述联合训练的步骤包括：冻结任务调度评估大模型的参数；接收云任务和资源状态，通过强化学习模型的策略网络，生成云任务调度方案，与环境交互后获得奖励，同时更新资源状态；将生成的云任务调度方案输入到任务调度评估大模型中，得到评分和改进建议；计算奖励和任务调度评估大模型评分的加权和，优化强化学习模型；冻结强化学习模型的参数；接收云任务和资源状态，通过强化学习模型，生成云任务调度方案，任务调度评估大模型对生成的云任务调度方案进行评估，得到评分和改进建议，结合人工评估结果，计算损失函数，更新任务调度评估大模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁空天信息研究院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区工业北路矿源路九号济南钢城矿业有限公司84号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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