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龙图腾网获悉重庆和煜科技有限公司申请的专利资源分配方法、装置、设备及存储介质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：CN121233347B 。

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：202511803212.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权资源分配方法、装置、设备及存储介质是由温煜设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本资源分配方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，具体涉及资源分配方法、装置、设备及存储介质，该方法包括以下步骤；S1.获取目标资源占用任务及多个集群的实时状态数据；S2.基于所述资源总配置量与资源使用量计算集群资源使用率；基于所述资源剩余量与资源需求参数计算集群的剩余资源比例；基于所述任务优先级、资源需求参数、执行时长阈值及任务依赖标识计算所述目标资源占用任务的负载敏感度系数；S3.根据不同任务保障等级对应的预设筛选条件对各集群进行筛选，将满足预设筛选条件的集群确定为候选集群，实时监测并基于量化迁移条件触发资源迁移，形成“数据采集－指标计算－筛选分配－抢占协调－监测迁移”的闭环流程。

本发明授权资源分配方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种资源分配方法，其特征在于：包括以下步骤； S1.获取目标资源占用任务及多个集群的实时状态数据； 所述实时状态数据包括各集群的资源使用量、资源剩余量、能效数据及资源碎片化度，所述目标资源占用任务携带有任务优先级、资源需求参数、执行时长阈值及任务依赖标识； S2.基于资源总配置量与所述资源使用量计算集群资源使用率；基于所述资源剩余量与资源需求参数计算集群的剩余资源比例；基于所述任务优先级、资源需求参数、执行时长阈值及任务依赖标识计算所述目标资源占用任务的负载敏感度系数； S3.根据所述目标资源占用任务的负载敏感度系数的取值区间，将所述目标资源占用任务划分为不同的保障等级，根据不同任务保障等级对应的预设筛选条件对各集群进行筛选，将满足预设筛选条件的集群确定为候选集群； S4.基于预设均衡策略、候选集群的能效数据及能耗非线性修正模型，从所述候选集群中确定目标集群，并为所述目标资源占用任务分配目标集群的资源； 所述从候选集群中确定目标集群的方法，包括以下步骤； 步骤S41：针对每个候选集群，实时采集以下数据：能效基础数据，即单位能耗吞吐量；负载基础数据包括处理器使用率、内存使用率、存储使用率；模型固化参数，即能耗非线性修正模型的拟合系数k1、k2、k3；基准参数，即集群额定能耗； 步骤S42：计算集群平均资源使用率U，作为统一的负载基准；再计算资源均衡度，计算集群平均资源使用率和处理器使用率、内存使用率、存储使用率之间方差，取该方差的平方根后再取倒数，作为资源均衡度； 步骤S43：将步骤S42得到的集群平均资源使用率U作为输入，代入已训练固化的能耗非线性修正模型，模型表达式为E=k1×U²＋k2×U＋k3，其中E为预测能耗，k1、k2、k3为该集群的专属拟合系数，若为存储密集型集群，需在模型中补充IO能耗影响项，调整为E=k1×U²＋k2×U＋k3＋k4×D_io，D_io为IO吞吐量，单位：GBs，k4为IO能耗系数； 步骤S44：用步骤S41采集的单位能耗吞吐量乘以集群额定能耗，再除以步骤S43得到的预测能耗E，得到修正能效比，再计算综合评分，采用加权求和方式，公式为综合评分Score=ω1×资源均衡度＋ω2×修正能效比，其中ω1为负载均衡的权重、ω2为能效效率的权重； 步骤S45：将所有候选集群按综合评分从高到低进行排序，排序完成后，取排名第一的集群作为目标集群；若存在多个候选集群的综合评分一致，则进一步比较各集群的资源均衡度，选择资源均衡度更高的集群，作为目标集群。

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