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龍圖騰網獲悉天津城建大學申請的專利一種混合云資源調度方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120110914B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510579778.0，技術領域涉及：H04L41/0894；該發明授權一種混合云資源調度方法和系統是由張志鋼;高佳琪;劉榕;陶奇兵設計研發完成，并于2025-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種混合云資源調度方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種混合云資源調度方法和系統，涉及云資源調度領域，包括：在混合云資源調度任務中，結合馬爾科夫決策過程（MDP）和Q?learning強化學習優化任務調度，動態調整資源分配，并利用MMc排隊模型量化QoS約束，提高混合云資源利用效率；同時，通過EMPA?ASA模型融合增強鯨魚捕食者算法（EMPA）和自適應模擬退火算法（ASA），在調度中引入萊維飛行策略以增強搜索能力，并利用自適應更新機制提高全局收斂速度，從而提升調度的穩定性。在保障QoS的基礎上最大程度降低總成本。

本發明授權一種混合云資源調度方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種混合云資源調度方法，其特征在于，包括： 任務調度：在混合云資源調度任務中，基于馬爾科夫決策過程構建任務調度模型，以生成任務調度決策；利用貝爾曼方程迭代更新馬爾科夫決策過程的Q值函數； 優化QoS：所述馬爾科夫決策過程的獎勵函數定義為： Rs,a＝Costs,a+QoSs,a 其中，Rs,a表示馬爾科夫決策過程的獎勵函數，Costs,a表示在當前狀態和動作下的總成本，QoSs,a表示在當前狀態和動作下的服務質量得分，基于排隊論MMC模型優化所述QoSs,a； 資源分配：根據任務調度策略，對于調度策略中每個任務的資源分配問題，構建EMPA-ASA模型，以生成資源分配最優解，其中，所述EMPA-ASA模型的計算過程包括： 基于增強海洋捕食者算法生成初始解； 基于自適應模擬退火算法更新自適應因子以生成增強海洋捕食者算法的新解； 所述自適應模擬退火算法的計算過程包括： gk＝h1·Δf+h2·Rtarget-Rk+h3·ΔNtarget-ΔNk 其中，gk表示自適應因子，Δf為目標函數變化率，h1、h2和h3為權重系數，Ccurrent是當前解的目標函數值，是前m次迭代的目標函數均值；Rtarget表示目標資源使用率，Rk表示第k輪的資源使用率，ΔNtarget表示目標負載變化率，ΔNk表示第k輪負載變化率； 比較新解與初始解的總成本，在新解總成本小于初始解總成本的情況下將所述新解作為當前解，在新解總成本大于或等于初始解總成本的情況下計算所述自適應模擬退火算法對所述新解的接受率； 根據所述當前解或所述接受率更新自適應模擬退火算法的自適應因子。

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