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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳萬(wàn)途仕科技有限公司申請(qǐng)的專利基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120578512B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511082816.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化方法及系統(tǒng)是由譚時(shí)雙;鐘盛;李萬(wàn)洋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-08-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及儀表多任務(wù)優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化方法及系統(tǒng)。優(yōu)化方法的步驟包括：通過(guò)傳感器陣列實(shí)時(shí)獲取各任務(wù)的目標(biāo)項(xiàng)，構(gòu)建多維特征向量，利用模糊聚類算法將各任務(wù)劃分任務(wù)類別，并為所述任務(wù)類別預(yù)設(shè)初始優(yōu)先級(jí)，用于多任務(wù)特征參數(shù)采集與分類建模。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建包含任務(wù)緊急度、計(jì)算復(fù)雜度、數(shù)據(jù)交互頻率的多維特征向量，并引入任務(wù)依賴約束的模糊聚類算法，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)類別的精準(zhǔn)劃分，有效降低了依賴任務(wù)的跨類別交互開(kāi)銷，從源頭提升了調(diào)度策略的兼容性。

本發(fā)明授權(quán)基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的智能儀表多任務(wù)實(shí)時(shí)優(yōu)化方法，其特征在于，所述優(yōu)化方法的步驟包括： 通過(guò)傳感器陣列實(shí)時(shí)獲取各任務(wù)的目標(biāo)項(xiàng)，構(gòu)建多維特征向量，利用模糊聚類算法將各任務(wù)劃分任務(wù)類別，并為所述任務(wù)類別預(yù)設(shè)初始優(yōu)先級(jí)，用于多任務(wù)特征參數(shù)采集與分類建模； 進(jìn)行異構(gòu)資源池動(dòng)態(tài)建模，對(duì)智能儀表的目標(biāo)資源進(jìn)行抽象描述，定義所述目標(biāo)資源的目標(biāo)參數(shù)，構(gòu)建實(shí)時(shí)更新的資源狀態(tài)矩陣，用于反映資源可用狀態(tài)； 執(zhí)行動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，根據(jù)所述初始優(yōu)先級(jí)及目標(biāo)資源，通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重算法調(diào)整任務(wù)執(zhí)行順序； 實(shí)施多維度實(shí)時(shí)反饋，采集資源利用率及任務(wù)時(shí)延參數(shù)，通過(guò)偏差檢測(cè)模型判斷是否觸發(fā)策略迭代，若連續(xù)多個(gè)周期資源利用率波動(dòng)超限或關(guān)鍵任務(wù)時(shí)延超標(biāo)，則基于歷史數(shù)據(jù)重新計(jì)算優(yōu)先級(jí)權(quán)重及資源分配系數(shù)； 所述目標(biāo)項(xiàng)包括任務(wù)處理周期、資源占用閾值及任務(wù)間依賴關(guān)系，任務(wù)依賴約束通過(guò)預(yù)設(shè)依賴矩陣實(shí)現(xiàn)，矩陣元素表征任務(wù)間依賴關(guān)系，在模糊聚類過(guò)程中，將依賴任務(wù)的類別隸屬度作為權(quán)重因子納入目標(biāo)函數(shù)計(jì)算，通過(guò)拉格朗日乘數(shù)法求解最優(yōu)隸屬度，減少跨類別任務(wù)的數(shù)據(jù)交互開(kāi)銷，以提升調(diào)度效率； 所述任務(wù)類別包括實(shí)時(shí)控制、數(shù)據(jù)交互及狀態(tài)監(jiān)測(cè)，其中，實(shí)時(shí)控制類任務(wù)采用硬實(shí)時(shí)調(diào)度確保處理周期安全，數(shù)據(jù)交互類任務(wù)基于時(shí)延容忍度彈性調(diào)度，狀態(tài)監(jiān)測(cè)類任務(wù)錯(cuò)峰執(zhí)行以避開(kāi)資源高峰； 所述任務(wù)依賴約束通過(guò)目標(biāo)函數(shù)確定所述任務(wù)類別的隸屬度，用于優(yōu)先劃分有依賴關(guān)系的任務(wù)至兼容類別，所述目標(biāo)函數(shù)的表達(dá)式為： ，其中，i表示任務(wù)索引，n為任務(wù)總數(shù)，j為類別索引，c為類別總數(shù)，uij為任務(wù)i對(duì)類別j的隸屬度，m為模糊系數(shù)，xi為任務(wù)i的三維特征向量，vj為類別j的特征中心，μ為依賴約束權(quán)重，ωij為任務(wù)依賴關(guān)聯(lián)因子； 所述目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化求解過(guò)程中，基礎(chǔ)聚類項(xiàng)與依賴約束項(xiàng)通過(guò)拉格朗日乘數(shù)法實(shí)現(xiàn)耦合優(yōu)化，每次迭代中首先固定類別中心，通過(guò)求解隸屬度的解析表達(dá)式： ，該式由目標(biāo)函數(shù)對(duì)uij求導(dǎo)并令梯度為零推導(dǎo)得出，使依賴關(guān)系強(qiáng)的任務(wù)隸屬度向關(guān)聯(lián)類別傾斜； 隨后固定隸屬度矩陣，更新類別中心vj為： ，交替迭代逐步收斂至滿足特征距離最小化與依賴約束最優(yōu)的聚類結(jié)果。

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