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龙图腾网获悉厦门渊亭信息科技有限公司申请的专利一种基于大模型与运筹优化的智能任务规划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：CN120542886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511039228.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大模型与运筹优化的智能任务规划方法是由朱成忠;杜森;钟骥华设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型与运筹优化的智能任务规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于运筹优化技术领域，本发明公开了一种基于大模型与运筹优化的智能任务规划方法，包括获取用户任务需求和系统可用资源；基于用户任务需求，利用大模型生成多个初始规划方案，并获取对应的资源需求清单；基于系统可用资源和资源需求清单，获取各个初始规划方案下优选的资源分配策略、子任务调度计划以及对应的性能指标；基于获得的性能指标，获取各个初始规划方案的综合评分；选择综合评分最高的初始规划方案作为最终任务规划方案，并输出对应的资源分配策略和子任务调度计划；该方法通过整合大模型与运筹优化，实现任务的高效规划与资源优化配置。

本发明授权一种基于大模型与运筹优化的智能任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型与运筹优化的智能任务规划方法，其特征在于，包括： S1、获取用户任务需求和系统可用资源； S2、基于用户任务需求，利用大模型生成多个初始规划方案，并获取对应的资源需求清单； S3、基于系统可用资源和资源需求清单，获取各个初始规划方案下优选的资源分配策略、子任务调度计划以及对应的性能指标； S4、基于获得的性能指标，获取各个初始规划方案的综合评分；选择综合评分最高的初始规划方案作为最终任务规划方案，并输出最终任务规划方案对应的资源分配策略和子任务调度计划； 优选的资源分配策略、子任务调度计划以及对应的性能指标的获取方式包括： 将用户任务需求拆分为独立的子任务，并获取各子任务的资源需求数据、耗时数据以及不同子任务之间的依赖关系；基于子任务之间的依赖关系，通过拓扑排序法生成子任务的初始调度序列； 基于系统可用资源总量和各子任务的资源需求数据，构建资源总量约束；基于子任务的耗时数据，构建时间约束；基于不同子任务之间的依赖关系，构建任务依赖约束； 以总完成时间最短、总成本最低、资源平均利用率最高、关键资源使用数目最少作为多目标优化目标，基于资源总量约束、时间约束和任务依赖约束，利用运筹优化方法对子任务的初始调度序列进行调度优化，得到子任务调度计划和资源分配策略；基于子任务调度计划和资源分配策略，计算得到初始规划方案的性能指标，所述性能指标包括总完成时间、总成本、资源平均利用率和关键资源使用数目； 在对子任务的初始调度序列进行调度优化的过程中，若多个子任务同时竞争同一个资源，则获取当前系统可用资源数目和各子任务对该资源的需求总量，并计算需求总量与可用资源数目的需求比值； 预设比值阈值，若需求比值小于或等于预设的比值阈值，则基于子任务的综合影响力指数从高到低进行资源的分配；若需求比值大于预设的比值阈值，则将当前时间片或决策周期内所有竞争同一类资源的子任务集合视为一个竞拍市场，每个子任务是市场中的一个竞拍者；获取子任务因未能获得资源而被延迟对任务目标产生的负面影响，得到代价因子；子任务基于自身的综合影响力指数和代价因子，计算得出资源竞拍中的综合出价，并基于子任务的综合出价大小从高到低进行资源分配； 子任务的综合影响力指数的获取方式包括： 获取各子任务对任务目标的直接贡献度；基于子任务之间的依赖关系，构建任务依赖图，并为任务依赖图中的每条有向边赋予相应的依赖权重，从而生成依赖矩阵；基于所述依赖矩阵，计算每个子任务的中介中心性，以及每个子任务对应的节点所接收的所有有向边的依赖权重之和，得到子任务的加权入度；基于直接贡献度、中介中心性和加权入度，通过模糊逻辑法对子任务的影响力进行评估，得到子任务的综合影响力指数； 通过模糊逻辑法对子任务的影响力进行评估的方式包括： 通过预定义的模糊隶属度函数对子任务的直接贡献度、中介中心性和加权入度进行模糊化处理，得到直接贡献度、中介中心性和加权入度所对应的模糊隶属度；利用预设的推理规则库对子任务模糊化处理后的直接贡献度、中介中心性和加权入度的模糊隶属度进行推理运算，生成子任务的综合模糊隶属度；对综合模糊隶属度进行解模糊化处理，得到子任务的综合影响力指数。

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