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龙图腾网获悉中科南京信息高铁研究院申请的专利一种基于标识的广域异构算力解析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：CN121239663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511805412.7，技术领域涉及：H04L61/10；该发明授权一种基于标识的广域异构算力解析方法是由朱树永;刘欣;张玉军设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于标识的广域异构算力解析方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据通信网络技术领域，公开了一种基于标识的广域异构算力解析方法。本发明的步骤包括算力资源接入网络时向算力解析服务器发送登记请求，请求信息包括算力资源的属性信息；算力解析服务器将算力资源层次抽象为层次树，按域名组织规则进行编码；算力解析服务器对算力资源进行注册和管理；若注册成功，则在用户发起任务请求时，采用动静结合的匹配算法，从算力解析服务器中搜索可用的算力资源列表。本发明能够有效提升算力资源利用率、优化用户体验；同时实现全局算力资源的优化分配与协同管理。

本发明授权一种基于标识的广域异构算力解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于标识的广域异构算力解析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：算力资源接入网络时向算力解析服务器发送登记请求，请求信息包括算力资源的属性信息； 步骤2：算力解析服务器将算力资源层次抽象为层次树，按域名组织规则进行编码； 步骤3：算力解析服务器对算力资源进行注册和管理； 步骤4：若注册成功，则在用户发起任务请求时，采用动静结合的匹配算法，从算力解析服务器中搜索可用的算力资源列表； 若未注册成功，则返回步骤1进入循环； 步骤4中动静结合的匹配算法，包括以下步骤： 步骤4.1：采用熵权法为各静态指标赋予权重，对节点进行综合静态性能评分； 步骤4.1.1：构建初始矩阵：假设有m个节点，每个节点有n个静态指标，构建矩阵，其中代表第个节点的第项指标值； 步骤4.1.2：数据标准化：对矩阵进行归一化处理以消除量纲影响； 效益型指标表示为，效益型指标数值与静态性能呈正相关关系； 成本型指标表示为，成长型指标数值与静态性能呈负相关关系； 第项指标的信息熵表示为，其中，，； 第项指标的熵权表示为； 步骤4.1.3：计算综合得分：每个节点的综合静态性能得分表示为； 其中，代表归一化后的值，代表第个节点的第项指标值，代表第项指标在所有节点中的最小值，代表第项指标在所有节点中的最大值，代表第个节点在第项指标上的值占该指标所有节点总值的比例，ln是数学中的自然对数运算，m为节点的个数，使得值范围为，为第项指标的信息熵，代表第项指标的熵权，n为静态指标的项数，为每个节点的综合静态性能得分； 步骤4.2：使用决策树分类算法依据综合评分将节点划分为高性能节点与低性能节点，以缩小不同用户需求下的资源匹配范围； 步骤4.3：采用n维欧氏距离法对动态因素进行联合分析来选择合适用户任务的算力节点； 步骤4.3.1：将用户的动态需求和候选节点的实时动态状态映射为一个n维空间中的点，用户任务需求可表示为向量，候选节点状态可表示为向量，代表第1个用户任务需求，代表第2个用户任务需求，代表第n个用户任务需求，代表第1个候选节点状态，代表第2个候选节点状态，代表第n个候选节点状态； 步骤4.3.2：计算任务需求与每个候选节点状态之间的n维欧氏距离，，其中，代表第k个用户任务需求，代表第k个候选节点状态； 步骤4.3.3：选择与用户需求向量欧氏距离最小的节点，该节点为当前时刻动态资源合适用户任务的算力节点。

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