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龙图腾网获悉广州博通信息技术有限公司;湖南科技大学申请的专利多重网络化工业软件组件重要性识别与调度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：CN116820420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210427912.1，技术领域涉及：G06F8/30；该发明授权多重网络化工业软件组件重要性识别与调度方法是由余建勇;万全彬;王夏辉;刘泽坤;刘玉琦;黎国华设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多重网络化工业软件组件重要性识别与调度方法在说明书摘要公布了：当前工业软件系统中的组件调度协同与装配技术主要针对单一工业网络架构，忽略了多重网络耦合关系的约束，造成软件系统间缺乏关联协作、模式粒度单一、数据缺乏融合，使得多重网络化环境下工业软件系统的耦合效应、关联约束、资源竞争等问题难以解决。本专利提出多重网络化工业软件组件重要性识别技术，首先通过计算组件的网络核心程度，对应等级和组件的影响距离，得到组件的相对影响能力和在当前层的响应能力的综合评估系数。随后通过层内和层间收益来得到组件的总收益，随着时间的演化得到组件的动态收益函数。最后通过给待处理任务添加使用位和修改位，循环判断，使组件的利用率达到最大。

本发明授权多重网络化工业软件组件重要性识别与调度方法在权利要求书中公布了：1.多重网络化工业软件组件重要性识别方法，该方法根据组件在各层网络的作用和跨网络层间的关联性所产生的协同关系，针对不同任务在减少时空开销的前提下寻找提供解决方法的关键组件；通过量化位于微服务框架中的组件的固有信息，包括交互频率、响应时长，抽象出具有多层网络拓扑结构的网络图，在此基础上基于图论，计算出组件的固有拓扑属性，通过计算层内和层间收益，获取组件的影响距离参考参数；层内指同一网络层，层间指不同网络层之间；影响距离指当前调度的组件之间的影响程度； 依据工业自身流程与相应操作粒度将多重工业软件网络定义为包含有n个网络层的多重网络系统N＝N1,N2,…,Nn，不同的网络层组件负责执行不同的任务对应的模块的处理，针对指定的任务，组件在同层之间和不同层之间均有调度，有的组件间耦合性高，有的组件间耦合度低； 将放置于微服务框架中的工业软件组件按照指定功能标准进行划分，依据组件之间的调度频率、响应时长生成具有加权值的多层网络，每个具有异构属性的组件被定义为组件v＝{Ev,Wv,Kv,SPv,Sv,IFv,RFv}；其中，Ev为连接组件v的所有关联的边的集合，包括层内边和层间边；Wv表示组件v的所有的边所对应的加权值；Kv表示组件v的链路度，指关联链路总数，包括层内网络和层间网络中的链路；SPv是网络中组件v的网络核心程度值；Sv代表了组件v所处的状态；在网络的层间和层内发生的组件调度分为两种，即同层调度和跨层调度；IFv表示组件所处于内核团或非内核团时，它代表了处于团中的组件的影响力，RFv表示组件v对调度的响应能力； 网络N1中组件v的网络核心程度值为：对于组件v，它在当前层N1中的网络核心程度值为通过将当前组件的关联边的加权值之和与所有组件的关联边的加权值之和比较，得到其对应的网络核心程度值，此外，网络N1中的组件分为两组，内核团或非内核团当组件的网络核心程度值大于网络核心程度值的平均值时，将它归为内核团其网络核心程度值小于网络核心程度值平均值的节点将属于非内核团不同团中的每个组件在每次调度时都采用不同的策略； 影响距离公式为：d表示组件之间的最短权值路径，使用图论中的Dijkstra算法来计算；是网络层N1的对应团中的组件总数； 层内关联度和层间关联度的公式为：NEv是组件v在当前网络层的直接关联组件，而CNEv是组件v的跨层的间接关联组件，Pv1与Pv2分别为是组件v的层内关联度和层间关联度； 使用一个关键参数α来调整和反映两个网络之间的紧密联系程度，经过层内和层间相互作用后，得到的组件v的总收益为Pv＝αPv1+1-αPv2；当α＝1时，表示两个网络之间不存在任何层间交互关系，由于调用完毕目标组件之后，若需要调用后续组件，则其收益仍用该参数α来度量，组件之间的收益为：t代表响应时间； 对于每一种策略，都需要根据所有组件的网络核心程度值及其在每次调度中获得的收益，来计算出它们在不同团中的等级其中，Pv为组件v通过统计得出的每次调度中获得的收益； 来自核心团的组件v的影响力定义如下： 其中，σ1和σ2是两个相对重要度的参数，f为单调增函数；在该调度模型中，组件v在当前层的响应能力的综合评估系数为：

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