浙江大学高云君获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多目标强化学习的分布式流处理系统参数调优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：CN120973549B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511520893.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于多目标强化学习的分布式流处理系统参数调优方法是由高云君;刘鎏;龚盛豪;房子荃设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多目标强化学习的分布式流处理系统参数调优方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多目标强化学习的分布式流处理系统参数调优方法，首先设计了实时采集流处理作业算子状态的方法，用于为调优过程提供数据支持；进而设计了一种离线多目标强化学习方法，以在系统性能和资源使用效率的不同权重下快速学习全量参数空间的最优配置值；此外，本发明还设计了一种动态调整参数的方法，实现在动态工作负载下的平滑适应，确保作业图兼容性，且最小化生产环境下切换配置的成本。由此，本发明能在动态工作负载下快速自适应调优，有效平衡分布式流处理系统的性能与资源开销，降低流处理服务用户的运行成本。
本发明授权基于多目标强化学习的分布式流处理系统参数调优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标强化学习的分布式流处理系统参数调优方法，其特征在于，包括如下步骤： 1使用指标收集器持续监控分布式流处理系统各算子的性能指标； 2在离线训练模型时，维护一个强化学习模型集合，集合中的每个强化学习模型使用不同的权重对流处理作业的吞吐率和资源使用效率进行多目标优化，形成最优模型集合； 3运行最优模型集合中的每个模型，收集其动作、奖励和对应的作业图结构，将所有的动作与奖励按作业图结构进行分组； 4对于每个分组，根据奖励计算帕累托前沿，选择质量最高的帕累托前沿用于在线调优； 5在线调优过程中，从指标收集器中获取分布式流处理系统的数据源速率，从质量最高的帕累托前沿中动态选择吞吐率大于数据源速率且资源消耗最小的动作，并将该动作对应的参数值应用于分布式流处理系统。
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