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龙图腾网获悉北京优诺信创科技有限公司申请的专利仿真模型计算资源智能分配方法、装置、介质及程序产品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：CN120670171B 。

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：202510834227.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权仿真模型计算资源智能分配方法、装置、介质及程序产品是由叶君设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本仿真模型计算资源智能分配方法、装置、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种仿真模型计算资源智能分配方法、装置、介质及程序产品。其中，方法包括：获取仿真模型的仿真资源需求信息和计算节点的硬件资源信息；将所述仿真资源需求信息与所述硬件资源信息进行匹配，确定可支持所述仿真模型运行的候选计算节点；获取仿真模型之间的耦合度值；基于所述耦合度值和所述候选计算节点，筛选支持所述仿真模型运行的最优计算节点。该方法能够综合考虑仿真模型的资源需求、计算节点的资源状况以及仿真模型之间的耦合度，合理高效地为仿真模型分配资源。

本发明授权仿真模型计算资源智能分配方法、装置、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种仿真模型计算资源智能分配方法，其特征在于，包括： 获取仿真模型的仿真资源需求信息和计算节点的硬件资源信息； 将所述仿真资源需求信息与所述硬件资源信息进行匹配，确定可支持所述仿真模型运行的候选计算节点； 获取仿真模型之间的耦合度值； 其中，所述获取仿真模型之间的耦合度值，包括： 基于仿真模型之间的输入输出关系，构建模型对； 获取所述模型对之间的耦合度值； 基于所述耦合度值和所述候选计算节点，筛选支持所述仿真模型运行的最优计算节点； 其中，所述基于所述耦合度值和所述候选计算节点，筛选支持所述仿真模型运行的最优计算节点，包括： 采用assignedCount参数记录所述计算节点被选作所述候选计算节点的次数； 基于对每个仿真模型的遍历，确定当前仿真模型； 确定与所述当前仿真模型具有输入输出关系的所有关联仿真模型； 选择与所述当前仿真模型之间的耦合度值最大的关联仿真模型作为待选仿真模型； 判断所述当前仿真模型与所述待选仿真模型之间是否具有相同候选计算节点； 基于判断结果和所述assignedCount参数，确定所述当前仿真模型的最优计算节点； 其中，所述基于判断结果和所述assignedCount参数，确定所述当前仿真模型的最优计算节点，包括： 当所述当前仿真模型与所述待选仿真模型之间具有相同候选计算节点时，选择所述assignedCount参数最小的相同候选计算节点作为所述当前仿真模型的最优计算节点，并将最小assignedCount参数加2； 当所述当前仿真模型与所述待选仿真模型之间不具有相同候选计算节点时，从所述当前仿真模型的所有候选计算节点中，选择assignedCount参数最小的候选计算节点作为所述当前仿真模型的最优计算节点。

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