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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工业网络中基于负载均衡策略和改进蚁群算法的组件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：CN115658259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211272925.2，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权多重工业网络中基于负载均衡策略和改进蚁群算法的组件调度方法是由余建勇;温嘉华;苏嘉文;刘宇强;刘玉琦;黎国华设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本多重工业网络中基于负载均衡策略和改进蚁群算法的组件调度方法在说明书摘要公布了：在现今复杂多变的工业网络环境下，工业任务完成的效率取决于多重网络之间的协同与交互。本发明提出了一种在多重工业网络中基于负载均衡和蚁群算法的组件调配方法，通过改进蚁群算法实现不同子网组件的搜索和调度，通过负载均衡策略解决多重网络中存在的负载过重问题。本方法根据具体任务的业务逻辑关系，用蚂蚁的爬行来模拟网内和跨网间组件的调度过程。经过多次迭代，规划出相关组件调度的最佳路径，实现网内和跨网间组件的自组装。在不影响多个目标任务执行的前提下，本方法能有效降低调度时间和成本，提高组件利用率，并在微服务框架下提高多个工业软件系统的并行执行效率。

本发明授权多重工业网络中基于负载均衡策略和改进蚁群算法的组件调度方法在权利要求书中公布了：1.一种多重工业网络中基于负载均衡和改进蚁群算法的组件级调度方法，该方法在复杂多变工业网络环境下，通过改进蚁群算法来实现不同子网组件调度的路径搜索，通过负载均衡策略来解决多重工业网络中存在的负载过重问题，由此得到一条满足任务需求的最佳路径，并根据此路径完成网内和跨网间组件的自组装，其中多重工业网络由K个工业网络组成，每个工业网络中选择各组件作为网络的节点，用K*K阶矩阵Ao来表示成品需要的各组件数目，继续定义一个K*K阶矩阵An来表示某一时刻组件库中的节点各节点数，若矩阵O=An-Ao的特征值中存在负数，则系统给出反馈，表示此任务无法完成；若矩阵O的特征值中不存在负数，即满足各类组件的装配需求，初始化蚂蚁的数量m、信息素启发因子α、启发函数因子β、路径长度L、信息素挥发因子ρ、信息素常数Q、最大迭代次数T、信息素浓度τij；m的值设置为组件数目的1.5倍；信息素常数根据工业环境实际情况选择[10,1000]，最大迭代次数T选择[200,500]，信息素启发因子α反映的是蚂蚁运动过程中路径上积累得信息素的量在制导蚁群搜索中的相对重要程度，取值范围在[1,4]之间，启发函数因子β反映了启发式信息在指导蚂蚁搜索过程中的相对重要程度，蚁群寻优过程中先验性、确定性因素作用的强度，取值范围在[0,5]之间，信息素挥发因子反映了信息素的消失的水平，相反的1-ρ反映了信息素的保持水平，取值范围在[0.2,0.5]之间； 蚁群算法作为一种独特的启发式算法，启发函数决定着算法的执行方向，故启发函数定义如下：；其中，Xi表示第i号节点的负载值，X_AVEij表示i个节点的平均负载值，负载平均值指的是i个节点负载均衡值的平均数，m为组件节点总数，构造出启发函数之后，计算出到达后续各节点的概率，通过信息素浓度、信息素启发因子α、启发函数X_s、启发函数因子β，来计算出后续节点的选择概率：； 其中i,j分别为执行过程中某只蚂蚁爬行的起点与下一节点；表示蚂蚁在从i节点爬行到j节点的概率；allowedk表示尚未访问过的节点； 用蚂蚁的爬行来模拟组件的网内和跨网调度过程：将m只蚂蚁随机放置在K个工业网络中的各个节点上，每一次爬行，蚂蚁都根据轮盘赌算法进行下一节点选择，启发函数用于表示蚂蚁从一个节点到达另一节点的能见度，两地距离较短时，信息素浓度越大的路径被选择的概率应该越大，从概率计算公式中可以看出信息素启发因子α为信息素浓度的指数，启发函数因子β为启发函数的指数，决定着信息素浓度以及转移期望对蚂蚁k从i到j的可能性的贡献程度； 当t时刻蚂蚁到达i节点时，首先计算该组件的成本Nt、该组件被调度所需的时间Tt、该组件的负载系数X，X=η1×Nt+η2×Tt，η1、η2表示组件可利用量与装配时间的权值；通过以上值求出负载均值与负载方差，i个节点的平均负载值，故i个节点的负载方差；负载系数用来评估当前节点的负载情况，根据负载情况来调整网络调度结构，负载系数用来分析网络的负载情况。

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