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龙图腾网获悉东海实验室申请的专利一种面向海域感知任务的任务调度方法和装置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：CN121092294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511629468.1，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种面向海域感知任务的任务调度方法和装置是由朱磊;黄汉仲;李章平设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向海域感知任务的任务调度方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向海域感知任务的任务调度方法和装置。本申请提供的任务调度方法，包括：针对预先搭建的海域感知系统，构建对应的任务调度模型、通信传输模型和计算处理模型；根据模型构建海域感知系统的任务调度问题；任务调度问题以计算卸载、边缘节点选择、中继节点选择、容器资源等级和容器生存时间等级决策作为变量，以最大化任务完成数为优化目标，受决策变量、任务时延、信噪比、传输资源约束；将任务调度问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程，利用离线仿真数据对预设的深度强化学习智能体进行训练，获得训练好的策略模型；将策略模型部署于感知设备，使感知设备根据本地观测状态，调用策略模型进行分布式在线推理，得到任务调度方案。

本发明授权一种面向海域感知任务的任务调度方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向海域感知任务的任务调度方法，其特征在于，所述方法包括： 针对预先搭建的海域感知系统，构建海域感知系统对应的任务调度模型、通信传输模型和计算处理模型；所述任务调度模型用于描述任务调度过程中的计算卸载决策、边缘节点选择决策、中继节点选择策略、容器资源等级决策和容器生存时间等级决策；所述通信传输模型用于描述所述海域感知系统的链路传输特性；所述计算处理模型用于描述任务的总执行时延与计算卸载决策、边缘节点选择决策、本地计算时延、任务的传输时延之间的关系； 根据所述任务调度模型、所述通信传输模型和所述计算处理模型，构建所述海域感知系统对应的任务调度问题； 将任务调度问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程，并利用离线仿真数据对预设的深度强化学习智能体进行训练，获得训练好的策略模型；其中，所述部分可观测马尔可夫决策过程包括所述感知系统中的每个感知设备的本地观测状态、所述感知系统的全局状态、动作空间和奖励函数； 其中，所述动作空间基于决策变量构建； 所述奖励函数基于优化目标构建；所述奖励函数的奖励项包括在规定的时延阈值内完成任务、边缘计算节点的冷启动次数、边缘计算节点的热启动、边缘计算节点正在进行本地计算、边缘计算节点的计算队列中的函数请求个数；所述奖励函数的惩罚项包括在规定的时延阈值内未完成任务、任务的内存需求超过边缘节点的可用内存容量、任务的通信需求超过边缘节点的通信容量、任务与边缘节点之间的信噪比低于预设阈值、以及边缘节点的计算等待队列超过预设队列长度； 所述感知系统包括第一类感知设备和第二类感知设备，所述第一类感知设备仅具有本地计算能力，所述第二类感知设备同时具有本地计算能力和协助其他节点处理任务的能力； 其中，所述第一类感知设备的本地观测状态包括节点的本地计算等待队列中所有函数请求的计算资源需求向量、节点的本地计算等待队列中队首函数请求的函数类型编号、以及待处理的计算资源需求； 所述第二类感知设备的本地观测状态包括节点的剩余存储资源、节点中所有虚拟机的剩余计算资源向量、节点的边缘计算等待队列中所有函数请求的类型编号向量、节点的边缘计算等待队列中所有函数请求的容器生存时间向量、节点的边缘冷启动等待队列中所有函数请求的类型编号向量、节点的边缘计算队列中所有函数请求的类型编号向量、节点的边缘热状态容器队列中所有函数请求的类型编号向量、节点的边缘计算队列中所有函数请求的计算资源需求向量、节点的边缘计算队列中所有函数请求的容器生存时间向量； 所述感知系统的全局状态包括所述第一类感知设备的本地观测状态中的部分状态以及所述第二类感知设备的本地观测状态中的部分状态； 将策略模型部署于各个感知设备中，以使各个感知设备根据本地观测状态，调用策略模型进行分布式在线推理，得到任务调度方案。

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