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龙图腾网获悉山东汉鑫科技股份有限公司申请的专利一种基于强化学习的边缘系统的任务调度优化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：CN121092295B 。

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：202511648294.3，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于强化学习的边缘系统的任务调度优化方法及系统是由刘文义;李林;张书瑞;徐兴建;潘玮涛;贾丽娟设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的边缘系统的任务调度优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及边缘任务调度技术领域，尤其是涉及一种基于强化学习的边缘系统的任务调度优化方法及系统。方法包括利用联合图注意力网络模型对任务节点状态数据表示向量与异构图进行表达学习，生成任务节点嵌入特征；基于卸载意图编码机制对任务节点卸载频率进行时间嵌入和趋势建模，通过注意力网络生成卸载意图特征；基于卸载意图特征、任务节点嵌入特征与卸载频率变化率通过预测层生成任务卸载概率，并计算出任务节点完成计算任务的所需总电能；基于任务节点完成计算任务的所需总电能比例计算任务节点碳排放阈值；通过强化学习训练碳排放驱动的电力自洽优化算法的奖励函数；生成任务调度方案。

本发明授权一种基于强化学习的边缘系统的任务调度优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的边缘系统的任务调度优化方法，其特征在于，包括： 获取边缘系统中的任务节点状态数据、节点间多种语义边类型，并完成异构图构建； 利用联合图注意力网络模型对任务节点状态数据表示向量与异构图进行表达学习，生成任务节点嵌入特征； 基于卸载意图编码机制对任务节点卸载频率进行时间嵌入和趋势建模，通过注意力网络生成卸载意图特征； 基于卸载意图特征、任务节点嵌入特征与卸载频率变化率通过预测层生成任务卸载概率，并计算出任务节点完成计算任务的所需总电能； 基于任务节点完成计算任务的所需总电能比例计算任务节点碳排放阈值； 通过强化学习训练碳排放驱动的电力自洽优化算法的奖励函数； 生成任务调度方案； 所述获取边缘系统中的任务节点状态数据、节点间多种语义边类型，并完成异构图构建，包括采集边缘系统中任务节点在调度周期内的状态数据，设边缘系统在调度周期内的任务节点集合为，表示任务节点索引，表示第个任务节点，表示任务节点总数；任务节点状态数据包括：可用算力，单位：‌FLOPS‌，表示任务节点在调度周期内的可用算力，通过边缘系统的计算资源管理模块获得；剩余电量，单位：千瓦时kWh，表示任务节点在调度周期内的剩余电量，通过边缘系统的电池管理模块获得；储能剩余容量，单位：千瓦时kWh，表示任务节点在调度周期内的本地储能剩余容量，通过边缘系统的电池管理模块获得；任务卸载频率，单位：次数周期，表示任务节点在调度周期内的任务卸载频率，通过边缘系统的调度日志模块获得；绿电可用量，单位：千瓦时kWh，表示任务节点在调度周期内预测的绿色电能可用量，基于光伏或风能预测模型动态估算；基于边缘系统中任务节点在调度周期内的状态数据，结合节点间通信连接、能量调度、任务迁移与碳协同约束的多种语义边类型，实现异构图构建。

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