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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利多智能体驱动的云-边-端安全任务多目标自适应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：CN121530763B 。

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：202610051659.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权多智能体驱动的云-边-端安全任务多目标自适应调度方法是由韩晓晖;迟依农;刘广起;崔慧;王培培设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本多智能体驱动的云-边-端安全任务多目标自适应调度方法在说明书摘要公布了：一种多智能体驱动的云‑边‑端安全任务多目标自适应调度方法，涉及网络空间安全技术领域，通过在多智能体协同的云‑边‑端三层架构中引入实时感知与动态决策机制，克服了传统静态调度策略在异构资源环境中适应性不足的缺陷。系统以任务平均处理时延、安全检测准确率及调度策略隐私熵为并行的优化目标，构建多目标奖励函数，使得调度策略能够在效率、安全性与隐私保护之间实现自适应平衡。

本发明授权多智能体驱动的云-边-端安全任务多目标自适应调度方法在权利要求书中公布了：1.一种多智能体驱动的云-边-端安全任务多目标自适应调度方法，其特征在于，包括： S1.在每个云端设备、边缘设备、终端设备上部署一个智能体，每个智能体收集时刻对应设备的观测数据，，为周期； S2.在每个智能体上部署策略网络，将观测数据输入到策略网络中，输出得到安全任务调度策略； S3.计算时刻的全局隐私熵； S4.利用全局隐私熵计算得到时刻的安全任务调度奖励； S5.每个智能体收集时刻对应设备的观测数据； S6.构建集合、集合、集合； S7.在每个智能体上部署由编码器、投影头、预测头构成的孪生网络，将集合、集合进行增强，将增强视图输入到孪生网络的编码器中，输出得到特征、特征、特征、特征，利用特征、特征、特征、特征、任务调度奖励对孪生网络进行训练得到优化后的孪生网络； S8.将集合输入到优化后的孪生网络的编码器中，输出得到特征，将集合输入到优化后的孪生网络的编码器中，输出得到特征； S9.在每个智能体上部署价值网络，将特征、特征分别输入到价值网络中，分别输出得到状态价值、状态价值； S10.利用状态价值、状态价值、集合计算损失函数，利用损失函数训策略网络，得到优化后的策略网络； S11.将智能体收集的新的观测数据输入到优化后的策略网络中，输出得到最终的安全任务调度策略； 步骤S1中第个设备为，，为0表示部署该智能体的设备为终端设备，为1表示部署该智能体的设备为边缘设备，为2表示部署该智能体的设备为云端设备，，其中为终端设备的数量、为边缘设备的数量、为云端设备的数量，第个设备的智能体收集时刻的观测数据，观测数据为元组，，为第个设备在时刻任务队列长度，为边缘设备和云端设备在时刻任务队列长度集合，为边缘设备和云端设备在时刻CPU利用率集合，为边缘设备和云端设备在时刻内存利用率集合，为时刻第个设备与边缘设备和云端设备的带宽集合； 步骤S6包括如下步骤： S6-1.通过个时刻的观测数据构建集合，； S6-2.通过个安全任务调度策略构建集合，； S6-3.通过个时刻的观测数据构建集合，。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250399 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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