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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京安普利信息技術有限公司申請的專利基于強化學習的數(shù)據(jù)庫故障處理方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120371675B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510838856.4，技術領域涉及：G06F11/34；該發(fā)明授權基于強化學習的數(shù)據(jù)庫故障處理方法及系統(tǒng)是由都書一;趙定峰;李弼;陳燕林設計研發(fā)完成，并于2025-06-23向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于強化學習的數(shù)據(jù)庫故障處理方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于強化學習的數(shù)據(jù)庫故障處理方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)庫管理技術領域，包括采集故障時刻的性能指標、執(zhí)行計劃和錯誤日志數(shù)據(jù)，構建因果決策樹識別故障根因，生成傳播鏈路；基于優(yōu)先級列表構建強化學習動作序列；根據(jù)動作對節(jié)點狀態(tài)的影響程度劃分主控動作和調(diào)節(jié)動作集合；并依據(jù)性能改善比值動態(tài)調(diào)整執(zhí)行策略。本發(fā)明能夠精準定位故障根因，自適應優(yōu)化處理策略，提高故障恢復效率和系統(tǒng)可靠性。

本發(fā)明授權基于強化學習的數(shù)據(jù)庫故障處理方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.基于強化學習的數(shù)據(jù)庫故障處理方法，其特征在于，包括： 采集數(shù)據(jù)庫故障時刻的性能指標數(shù)據(jù)、執(zhí)行計劃數(shù)據(jù)和錯誤日志數(shù)據(jù)，生成故障狀態(tài)向量，基于故障狀態(tài)向量計算時序相關系數(shù)矩陣，根據(jù)時序相關系數(shù)矩陣構建因果決策樹，從因果決策樹中識別故障根因節(jié)點，并生成從故障根因節(jié)點到性能異常節(jié)點的傳播鏈路； 基于傳播鏈路中節(jié)點的相關系數(shù)大小和資源占用程度，生成故障處理優(yōu)先級列表，根據(jù)故障處理優(yōu)先級列表構建強化學習動作序列； 執(zhí)行強化學習動作序列，并實時計算已執(zhí)行動作對傳播鏈路中節(jié)點狀態(tài)的影響程度，根據(jù)影響程度將動作按照預設影響閾值劃分為主控動作集合和調(diào)節(jié)動作集合；其中，所述主控動作集合中至少包含重啟應用服務、清理緩存、釋放連接池、重配置負載均衡，所述調(diào)節(jié)動作集合中至少包含連接池大小調(diào)整、線程池大小調(diào)整、緩存容量調(diào)整、超時時間設置； 采集性能監(jiān)控指標數(shù)據(jù)計算性能改善比值，根據(jù)性能改善比值調(diào)整主控動作集合的執(zhí)行順序和調(diào)節(jié)動作集合的執(zhí)行參數(shù)，生成優(yōu)化后的強化學習動作序列，繼續(xù)執(zhí)行優(yōu)化后的強化學習動作序列直至故障恢復完成。

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