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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于深度强化学习的容器集群资源调度方法及系统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：CN114443249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210051579.9，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种基于深度强化学习的容器集群资源调度方法及系统是由吴迪;刘可;胡淼;肖子立;肖霖畅设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的容器集群资源调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度强化学习的容器集群资源调度方法及系统，包括：S1：建立深度强化学习智能体。S2：当存在某一容器集群节点的可分配资源满足任务队列中某一待调度任务的资源请求时，将容器集群节点的资源使用状态和待调度任务的特征值输入深度强化学习智能体，得到任务调度的行动概率分布。S3：根据任务调度的行动概率分布，将待调度任务调度到容器集群节点中执行，并计算奖励，根据奖励更新智能体的网络参数。S4：重复S2至S3，训练深度强化学习智能体，使智能体持续地学习并进行调整。通过建立深度强化学习智能体，并对智能体持续地进行学习和训练，智能体能够自动生成相应的调度策略，将任务调度到相应的容器集群节点上。

本发明授权一种基于深度强化学习的容器集群资源调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的容器集群资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立深度强化学习智能体； S2：当存在某一容器集群节点的可分配资源满足任务队列中某一待调度任务的资源请求时，将容器集群节点的资源使用状态和待调度任务的特征值输入深度强化学习智能体，得到任务调度的行动概率分布； S3：容器集群调度器根据任务调度的行动概率分布，将待调度任务调度到容器集群节点中执行，并计算奖励，根据奖励更新深度强化学习智能体的网络参数； 其中，所述奖励的计算公式如下所示： 其中，表示深度强化学习智能体在调度第c次任务的时间状态下将任务调度到合适节点执行获得的任务优先级奖励，表示容器集群节点内的资源间使用不均衡程度，表示容器集群节点间的资源使用不均衡程度，为容器集群节点内资源使用不均衡惩罚项的权重系数，为容器集群节点间资源使用不均衡的权重系数； 其中，所述容器集群节点内的资源间使用不均衡程度和容器集群节点间的资源使用不均衡程度的表达式如下所示： 其中，表示深度强化学习智能体进行第c次调度的时间状态下节点N i的资源使用率，包括CPU资源使用率，内存资源使用率，GPU资源使用率,其表达式如下所示： 其中，表示进行第c次调度的状态下节点N i可用的CPU资源，表示进行第c次调度的状态下节点N i可用的内存资源，表示进行第c次调度的状态下节点N i可用的GPU资源； S4：重复S2至S3，训练深度强化学习智能体，使深度强化学习智能体持续地学习并进行调整。

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