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龍圖騰網獲悉廣州掌動智能科技有限公司申請的專利一種基于層次分析法的算力網絡實時性能評估方法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：CN120378333B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510856744.1，技術領域涉及：H04L43/0817；該發明授權一種基于層次分析法的算力網絡實時性能評估方法是由羅劍芳;劉子凱;劉陽川;羅建軍;戴敏;薛健;郁漩彬;肖天梅;宋薛峰設計研發完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于層次分析法的算力網絡實時性能評估方法在說明書摘要公布了：本申請涉及計算機網絡的技術領域，公開本發明提出一種基于層次分析法的算力網絡實時性能評估方法，包括：通過傳感器采集節點運行狀態及任務需求數據，結合邊緣量子算法生成局部性能指標；利用數字孿生模擬未來網絡狀態，融合生成多維性能數據集；基于資源偏差與地質分類模型動態調整AHP權重：高負載故障啟用高頻更新，低負載擴展權重范圍；引入風險評估算法量化性能?成本?碳效沖突等級，觸發資源回收、優化提示或單一指標建議；根據評估結果分級觸發調度策略，結合異常檢測啟動主動干預；通過強化學習動態更新AHP權重，并自動優化量子?經典混合算法參數及區塊鏈驗證權重。本申請能夠提高算力網絡的實時響應效率與資源利用率。

本發明授權一種基于層次分析法的算力網絡實時性能評估方法在權利要求書中公布了：1.一種基于層次分析法的算力網絡實時性能評估方法，其特征在于，包括： 通過分布式傳感器和日志系統實時獲取算力網絡節點的運行狀態數據及任務需求數據，所述運行狀態數據包括CPU利用率、內存占用率、網絡帶寬、任務延遲、能耗，所述任務需求數據包括任務類型、優先級、資源需求；通過邊緣節點部署的量子啟發算法對所述運行狀態數據進行處理并生成局部性能評估指標；基于數字孿生模擬未來網絡狀態數據，未來網絡狀態數據包括帶寬變化趨勢、任務負載預測，將局部性能評估指標與未來網絡狀態數據進行融合并生成包含當前狀態與未來預測的多維性能評估數據集，其中，傳感器包括部署在節點邊緣的輕量化量子計算模塊； 基于運行狀態數據和預設的標準性能參考值計算對應的資源偏差數據，通過地質分類模型對當前網絡狀態進行實時分類，獲取網絡狀態分類結果；若檢測到節點故障或高負載，則降低AHP判斷矩陣的權重調整閾值并啟用高頻動態權重更新模式；若檢測到低負載或空閑節點，則擴展權重分配范圍并啟用全局資源調度策略；若檢測到突發任務涌入，則結合任務優先級數據動態調整AHP子指標權重； 基于資源偏差數據、網絡狀態分類結果及任務優先級數據，通過風險評估算法計算算力調度過程中的性能-成本-碳效沖突等級；若沖突等級為高風險等級時，啟用緊急資源回收策略并限制高能耗節點調度；若沖突等級為中等風險等級時，觸發多目標優化提示并顯示性能-成本-碳效權衡方案；若沖突等級為低風險等級時，提供單一指標優化建議； 基于資源偏差數據與沖突評估結果，分級觸發調度策略調整信號，其中，調度策略調整信號包括綠色資源分配指令、黃色預警-動態權重修正以及紅色警報-全局調度重置；若壓力傳感器檢測到節點異常且未觸發沖突評估，則直接啟動主動調度干預并限制高負載節點資源分配； 獲取多維性能評估數據集中的實時性能評估數據，將所述實時性能評估數據與歷史環境參數數據庫對比，基于環境對比結果通過強化學習模型動態更新AHP權重矩陣；若出現異常工況，則對異常工況進行歸因分析，并自動優化量子-經典混合算法參數及區塊鏈驗證權重。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣州掌動智能科技有限公司，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市天河區中山大道西6、8號第14層自編02-05、06B房；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。