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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利成本与时间感知的任务调度方法、装置、设备及存储介质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：CN119088519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411176662.4，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权成本与时间感知的任务调度方法、装置、设备及存储介质是由刘发贵;张梦娇;唐续豪设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本成本与时间感知的任务调度方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种成本与时间感知的任务调度方法、装置、设备及存储介质，方法应用于包括若干个云服务提供商CSP的多云环境，每个CSP包括若干个虚拟机实例，包括：获取待调度任务，将待调度任务进行排序；获取待调度任务信息与多云环境信息，根据待调度任务信息与多云环境信息确定状态空间、动作空间和奖励函数；奖励函数包括完工时间奖励和成本惩罚项；将任务调度问题形式化马尔可夫决策过程MDP，利用深度Q网络DQN模型进行训练；利用训练后的DQN模型确定任务调度问题的最优调度策略，根据最优调度策略为待调度任务分配对应的虚拟机实例。DQN模型的奖励函数包括完工时间奖励和成本惩罚项，使得模型作出的调度策略能够同时兼顾任务的完成时间和执行成本。

本发明授权成本与时间感知的任务调度方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种成本与时间感知的任务调度方法，所述方法应用于多云环境，所述多云环境包括至少2个云服务提供商CSP，每个所述云服务提供商CSP包括若干个虚拟机实例，其特征在于，所述方法包括： 获取待调度任务，将所述待调度任务进行排序； 获取待调度任务信息与多云环境信息，根据待调度任务信息与多云环境信息确定状态空间、动作空间和奖励函数；所述奖励函数包括完工时间奖励和成本惩罚项； 将任务调度问题形式化为马尔可夫决策过程MDP，利用深度Q网络DQN模型进行训练； 利用训练后的所述DQN模型确定所述任务调度问题的最优调度策略，根据所述最优调度策略为所述待调度任务分配对应的虚拟机实例； 多个所述虚拟机实例组成虚拟机实例集合，所述虚拟机实例集合表示为： 其中，表示第个云服务提供商CSP，表示第个虚拟机实例，表示第个云服务提供商CSP上的第个虚拟机实例，表示多云环境中的虚拟机实例集合； 设待调度任务有个，待调度任务表示为： 其中，表示第个待调度任务； 每个所述虚拟机实例的基本特征表示为： 其中，表示的计算能力，表示的虚拟CPU数量，表示的内存大小，表示的单位时间租赁成本； 任务在上执行的时间的计算公式如下： 其中，表示任务的大小； 任务的最长完工时间表示为： 其中，表示任务的最长完工时间； 任务在上执行的成本表示为： 其中，表示第个云服务提供商CSP的计费机制； 任务执行的总成本表示为： 其中，表示任务是否在上执行，若=1表示任务在上执行，若=0则表示任务不在上执行； 所述奖励函数计算公式如下： 其中，表示完工时间奖励，PC表示成本惩罚项； 所述完工时间奖励的计算公式如下： 其中，为完工时间优化目标的权重系数，的值为正数；和分别代表在状态和状态s下的最长完工时间； 所述成本惩罚项计算公式如下： 其中，为成本奖励优化目标的权重系数，的值为正数。

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华南理工大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区五山路381号；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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