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龙图腾网获悉华北电力大学;国家电网有限公司华北分部申请的专利计及数据中心不确定性风险的计算任务调度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：CN120448067B 。

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：202510568004.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权计及数据中心不确定性风险的计算任务调度方法及系统是由丁肇豪;赵振坤;孙逸萌;李欣然;卫璇;王鹏;刘一民;史沛然设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本计及数据中心不确定性风险的计算任务调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种计及数据中心不确定性风险的计算任务调度方法及系统；本发明基于马尔可夫决策过程对数据中心的任务调度过程进行建模，得到任务调度模型，并将任务的信息和电价作为不确定参数，采用策略网络表示任务调度的决策过程，基于条件风险价值度量运行成本过高的风险，并将条件风险价值作为约束嵌入到强化学习框架下，在保证风险可控的情况下优化数据中心运行成本，通过融合蒙特卡洛采样的改进策略梯度算法求解任务调度策略，对所述任务调度模型进行训练，通过训练完成的任务调度模型输出数据中心的任务调度策略；本发明能够根据时变电价进行任务调度，降低数据中心运行成本，且能够感知到由不确定性带来的风险，避免潜在损失。

本发明授权计及数据中心不确定性风险的计算任务调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种计及数据中心不确定性风险的计算任务调度方法，其特征在于，包括： 基于马尔可夫决策过程对数据中心的任务调度过程进行建模，得到任务调度模型；在任务调度模型中，将任务的信息和电价作为不确定参数； 所述任务调度模型采用策略网络表示任务调度的决策过程，基于条件风险价值度量运行成本过高的风险，并将条件风险价值作为约束嵌入到强化学习框架下，在保证风险可控的情况下优化数据中心运行成本； 通过融合蒙特卡洛采样的改进策略梯度算法求解任务调度策略，所述融合蒙特卡洛采样的改进策略梯度算法使用蒙特卡洛采样方法获取不同任务调度策略下的轨迹并估计策略梯度算法求解时所需的梯度； 对所述任务调度模型进行训练，通过训练完成的任务调度模型输出数据中心的任务调度策略； 所述任务调度模型包括状态空间、动作空间、奖励函数和价值函数； 所述状态空间包括任务之间的执行先后顺序、CPU资源需求、内存资源需求以及执行时间、每个服务器的CPU资源利用率、内存资源利用率、当前时间，当前电价； 所述动作空间包括任务执行动作和空动作；所述任务执行动作： ； 任务执行动作表示将任务分配到服务器上执行； 所述空动作，表示此时最优的动作是不再分配任何任务； 所述奖励函数为能耗成本函数和服务质量成本函数之和；所述能耗成本函数根据执行任务带来的能耗乘以时变电价得到；所述服务质量成本函数由任务完成时间和用户提交任务时间的差值决定； 所述价值函数为： ； 其中，代表对于未来成本与当前成本的权衡，越大代表智能体越重视未来的利益，为轨迹，，为策略网络参数，T为轨迹序列的长度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学;国家电网有限公司华北分部，其通讯地址为：102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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