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龙图腾网获悉天津城建大学申请的专利一种混合云资源调度方法和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：CN120110914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510579778.0，技术领域涉及：H04L41/0894；该发明授权一种混合云资源调度方法和系统是由张志钢;高佳琪;刘榕;陶奇兵设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合云资源调度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种混合云资源调度方法和系统，涉及云资源调度领域，包括：在混合云资源调度任务中，结合马尔科夫决策过程（MDP）和Q‑learning强化学习优化任务调度，动态调整资源分配，并利用MMc排队模型量化QoS约束，提高混合云资源利用效率；同时，通过EMPA‑ASA模型融合增强鲸鱼捕食者算法（EMPA）和自适应模拟退火算法（ASA），在调度中引入莱维飞行策略以增强搜索能力，并利用自适应更新机制提高全局收敛速度，从而提升调度的稳定性。在保障QoS的基础上最大程度降低总成本。

本发明授权一种混合云资源调度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种混合云资源调度方法，其特征在于，包括： 任务调度：在混合云资源调度任务中，基于马尔科夫决策过程构建任务调度模型，以生成任务调度决策；利用贝尔曼方程迭代更新马尔科夫决策过程的Q值函数； 优化QoS：所述马尔科夫决策过程的奖励函数定义为： Rs,a＝Costs,a+QoSs,a 其中，Rs,a表示马尔科夫决策过程的奖励函数，Costs,a表示在当前状态和动作下的总成本，QoSs,a表示在当前状态和动作下的服务质量得分，基于排队论MMC模型优化所述QoSs,a； 资源分配：根据任务调度策略，对于调度策略中每个任务的资源分配问题，构建EMPA-ASA模型，以生成资源分配最优解，其中，所述EMPA-ASA模型的计算过程包括： 基于增强海洋捕食者算法生成初始解； 基于自适应模拟退火算法更新自适应因子以生成增强海洋捕食者算法的新解； 所述自适应模拟退火算法的计算过程包括： gk＝h1·Δf+h2·Rtarget-Rk+h3·ΔNtarget-ΔNk 其中，gk表示自适应因子，Δf为目标函数变化率，h1、h2和h3为权重系数，Ccurrent是当前解的目标函数值，是前m次迭代的目标函数均值；Rtarget表示目标资源使用率，Rk表示第k轮的资源使用率，ΔNtarget表示目标负载变化率，ΔNk表示第k轮负载变化率； 比较新解与初始解的总成本，在新解总成本小于初始解总成本的情况下将所述新解作为当前解，在新解总成本大于或等于初始解总成本的情况下计算所述自适应模拟退火算法对所述新解的接受率； 根据所述当前解或所述接受率更新自适应模拟退火算法的自适应因子。

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