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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利网络拓扑下多数据中心任务调度和数据路由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：CN120811963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511031686.5，技术领域涉及：H04L45/02；该发明授权网络拓扑下多数据中心任务调度和数据路由方法及系统是由丁肇豪;郎珺怡;孙逸萌;李欣然设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络拓扑下多数据中心任务调度和数据路由方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了网络拓扑下多数据中心任务调度和数据路由方法及系统，属于云计算技术领域，本方案将复杂拓扑网络下的多地理位置数据中心调度建模为马尔可夫决策过程，定义状态、动作、奖励函数和转移函数，以反映任务和资源状态的变化，同时将数据传输过程建模为布尔线性规划问题，优化数据在数据中心网络拓扑中的传输起点和传输路径，通过将数据传输的最小能耗成本与MDP的奖励函数相结合，使智能体能够学习在复杂网络拓扑、资源异质、任务异质、复杂任务‑数据依赖关系以及网络带宽容量约束等多重条件下，权衡任务调度和数据传输的用能成本，实现数据中心用能的整体优化。

本发明授权网络拓扑下多数据中心任务调度和数据路由方法及系统在权利要求书中公布了：1.网络拓扑下多数据中心任务调度和数据路由方法，其特征在于：包括以下步骤： 将复杂拓扑网络下的多地理位置数据中心的任务数据协同调度问题建模为马尔可夫决策过程模型； 基于强化学习构建策略网络，构建所述策略网络包括： 设计策略网络表示为：，表示在状态下选择动作的概率，在数据中心网络中做出分配任务到数据中心的决策，所述策略网络表示为对所有数据中心和空动作的动作选择的概率分布； 为了保证输出的概率的累加值为1，在输出前添加了一层softmax层，输出概率表达为： 其中，表示策略网络的原始输出，表示策略网络对动作在状态下的偏好程度，exp为指数函数，作用是将原始分数转换为正数，从而构造概率分布，表示对所有可能动作的指数值求和，用于归一化，确保输出的概率总和为1； 结合布尔线性规划形成混合算法对所述马尔可夫决策过程模型进行求解，得到任务调度结果，基于所述任务调度结果，确定各类任务所需数据的目标传输位置，包括以下步骤： 步骤S1：对于每个智能体，分别初始化网络参数，策略网络和价值网络其中为策略网络的参数，为价值网络的参数，初始化各个网络的学习率和优化器，初始化超参数，包括学习率和裁剪参数，广义优势估计方法的折扣因子和平滑参数，初始化布尔线性规划求解模块参数； 步骤S2：环境初始化，根据任务的到达情况和数据的上传情况形成新的数据中心集群状态，包括任务信息、数据位置、电价以及资源情况； 步骤S3：智能体根据当前的策略依次生成动作，采样当前时刻待分配的任务，选择将其分配至数据中心或者不分配； 步骤S4：执行所有动作，得到新的状态，分析执行所有任务所需数据需要传输到的目标位置； 步骤S5：调用BLP求解器，获得最优的数据传输路径以及最小的数据传输能耗成本； 步骤S6：计算奖励函数：奖励函数=能耗成本+数据传输成本+任务的违约惩罚+任务的按时完成奖励； 步骤S7：将得到状态，动作，奖励，下一时间步状态以及选择动作的概率对数放到回放缓存中，作为任务调度结果； 将所述多地理位置数据中心的数据传输过程建模为布尔线性规划模型，调用所述布尔线性规划模型，综合考虑电价、链路能耗和容量约束优化出各类任务所需数据的最优传输路径和起点，并求解最小传输成本，将所述布尔线性规划模型求解的最小数据传输成本作为奖励的一部分，与能耗成本、任务违约惩罚和任务完成收益共同组成奖励函数，包括： 定义表示数据类型的合集，表示数据中心的合集，任何一个数据的数据量表示为，存在有数据的数据中心节点表示为，数据需要传输的终点表示为，数据中心网络拓扑表示为，其中表示数据中心间的连接线路； 根据数据类型的合集、数据中心的合集、数据量、数据中心节点、传输的终点和数据中心网络拓扑构建三个带决策的布尔变量：，决定数据k是否从数据中心i传输至数据中心j，，决定数据中心i是否是数据k的最终存储位置，是一个辅助二进制变量，用于线性化处理； 构建目标函数： 经过线性化处理，表示为： 其中，是传输单位数据的路由器能耗，是传输单位数据的线路传输能耗，和是数据中心、的电价，表示数据k的传输数据量； 通过策略优化方法结合所述奖励函数训练调度网络，实现任务与数据的联合调度优化。

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