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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心申请的专利基于量子蚁群优化的多SoC协同任务分配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：CN121070574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511620873.7，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于量子蚁群优化的多SoC协同任务分配方法是由马辉;米长宝;夏文虎;黄凌峰设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子蚁群优化的多SoC协同任务分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子蚁群优化的多SoC协同任务分配方法，在多SoC系统中对各个片上系统节点采集节点资源画像集合和任务属性集合；构建任务—资源映射图；得到量子编码任务集合；将量子编码任务集合加载至量子蚂蚁个体的搜索状态空间，设置信息素矩阵并设置量子旋转角矩阵，得到量子蚁群初始种群；得到更新后的量子态种群；根据节点资源画像集合计算各确定性任务分配结果的延迟指标、功耗指标及可靠性指标，筛选出满足实时性约束的候选可行解集合；得到全局调度方案。本发明显著提升了多域异构资源下任务分配的建模粒度和分配精度，有效避免跨节点和跨域迁移中的带宽争用与延迟突变问题，实现任务分配的实时性和高适应性。

本发明授权基于量子蚁群优化的多SoC协同任务分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子蚁群优化的多SoC协同任务分配方法，其特征在于，包括： 在多SoC系统中对各个片上系统节点采集节点资源画像集合和任务属性集合； 基于节点资源画像集合和任务属性集合构建任务—资源映射图； 对任务—资源映射图执行量子态编码操作，将每一待调度任务采用一组量子位串进行编码，得到量子编码任务集合； 初始化量子蚁群，随机生成量子蚂蚁个体，将量子编码任务集合加载至量子蚂蚁个体的搜索状态空间，设置信息素矩阵并设置量子旋转角矩阵，得到量子蚁群初始种群； 在量子蚁群初始种群中执行迭代搜索操作，对量子位串执行受控域差异量子旋转门操作和跨任务受控旋转门操作，得到更新后的量子态种群； 对更新后的量子态种群执行量子态塌缩操作，将量子位串转换为确定性的任务分配结果，并根据节点资源画像集合计算各确定性任务分配结果的延迟指标、功耗指标及可靠性指标，筛选出满足实时性约束的候选可行解集合； 对候选可行解集合执行本地精修操作，依据当前系统负载状态和互连带宽占用状态调整任务—资源映射关系，将调整后的任务分配结果写回信息素矩阵并更新量子旋转角矩阵，得到全局调度方案； 所述将每一待调度任务采用一组量子位串进行编码，包括： 基于任务—资源映射图确定任务节点集合的任务总数为N，片上系统节点集合的节点总数为K，并定义部署位置集合为PS和PL，PS表示处理系统域，PL表示可编程逻辑域； 为任务集合中每一个任务构建量子态编码，量子态编码由两个量子比特组组成，第一个量子比特组表示任务被分配到的目标片上系统节点，第二个量子比特组表示任务在目标片上系统节点中的部署域； 对第一个量子比特组进行节点索引编码，采用二进制编码形式对所有片上系统节点进行编号，将每一个任务的节点编码初始化为一个概率幅值相等的量子叠加态，所有节点编号对应的状态在初始时刻具有相同的被选中概率； 对第二个量子比特组进行部署位置编码，采用一位二进制量子比特分别表示处理系统域与可编程逻辑域的部署状态，处理系统域对应0，可编程逻辑域对应1，每个任务在两个部署域上的初始分布概率之和等于1； 对所有任务分别执行量子态编码步骤，依次生成所有任务的量子态编码，形成一个用于表示所有任务在多SoC系统中节点分配与域部署的搜索状态空间的量子态编码集合； 所述初始化量子蚁群，包括： 依据量子态编码集合为多SoC系统协同任务分配初始化量子蚁群，设定量子蚂蚁个体的总数，每一个量子蚂蚁个体对应一组量子编码任务集合副本，作为量子蚂蚁个体的搜索状态表示，构建量子蚁群初始种群； 为每一个量子蚂蚁个体分配对应的任务搜索状态向量； 构建信息素矩阵，信息素矩阵中的每一个元素表示某一任务被分配至某一片上系统节点并部署于某一部署域时的信息素强度； 为每一个任务的每一量子比特构建量子旋转角矩阵，量子旋转角矩阵中的每一个元素表示在某一迭代次数下某一量子蚂蚁个体对某一任务的量子比特所使用的旋转角； 将每一个量子蚂蚁个体的任务搜索状态向量、信息素矩阵和量子旋转角矩阵进行绑定，形成量子蚂蚁个体状态结构体，对全部量子蚂蚁个体状态结构体进行集成，构建量子蚁群初始种群结构体； 所述对量子位串执行受控域差异量子旋转门操作和跨任务受控旋转门操作，包括： 在每一迭代轮次开始时，对多SoC系统的运行状态进行监测，分别计算每一个片上系统节点的拥塞比值； 根据当前迭代的轮次和热状态指标，计算自适应旋转增益； 对量子蚁群种群中的每一量子蚂蚁个体，针对节点量子比特组执行拥塞抑制量子旋转更新： ； 其中，为上一轮节点量子比特的旋转角，为更新后的节点量子比特的旋转角，为信息素强度，为任务平均信息素，为第次迭代中任务分配到片上系统节点的任务—资源匹配成本函数值，为最优匹配成本函数值，为符号函数，为拥塞比值； 对于每一个任务的节点量子比特组和部署域量子比特组，执行受控域差异量子旋转门操作； ； 其中，控制比特为节点量子比特的最高位，，为域差异系数，为任务实时性截止时间； 对于存在通信依赖关系的任务对，如果依赖矩阵的相应元素为一，则在两任务的节点量子比特组之间施加跨任务受控旋转门操作： ； 其中，为依赖矩阵中元素，若表示任务与任务存在直接通信依赖，若为0则无依赖关系，为第次迭代中任务和任务之间的跨任务量子比特耦合旋转角，为第次迭代中任务和任务之间的跨任务量子比特耦合旋转角，为依赖调节系数，为第次迭代中任务分配到片上系统节点的任务—资源匹配成本函数值，为任务与任务在同一片上系统节点或相邻节点间完成一次数据通信所需的平均通信功耗预测值； 完成所有受控域差异量子旋转门操作和跨任务受控旋转门操作后，对每个量子蚂蚁个体的节点量子比特组与部署域量子比特组分别归一化； 汇总所有量子蚂蚁个体得到更新后的量子态种群，并按照改进信息素挥发增强规则，对每一个任务被分配到每一个片上系统节点和部署域的信息素强度进行更新，直至达到终止条件，输出更新后的量子态种群。

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