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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于强化学习的无服务器计算负载自动伸缩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：CN120276867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510759039.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于强化学习的无服务器计算负载自动伸缩方法及系统是由李宝;郭勇;董继昌;张建锋;王晓川;谭霜;丁滟;蹇松雷;王怡琦;任怡;余杰;谭郁松设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的无服务器计算负载自动伸缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的无服务器计算负载自动伸缩方法及系统，本发明方法包括采用强化学习算法以修改指定的弹性伸缩参数作为动作、计算执行动作后的奖励值来实现无服务器计算负载的自动伸缩，且采用下述步骤来计算平均混合奖励值作为奖励值：获取执行动作后的系统健康利用率和CPU使用率；并计算两者混合构成的混合奖励值；采用指定的异常检测算法来检测混合奖励值的异常值；将混合奖励值的时间序列剔除异常值得到过滤后的混合奖励值时间序列；对混合奖励值时间序列计算平均值得到用于作为奖励值的平均混合奖励值。本发明旨在实现无服务器计算工作负载的快速且稳健的在线参数调整，进而实现负载规模的自动伸缩。

本发明授权基于强化学习的无服务器计算负载自动伸缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的无服务器计算负载自动伸缩方法，其特征在于，包括采用强化学习算法以修改指定的弹性伸缩参数作为动作、计算执行动作后的奖励值来实现无服务器计算负载的自动伸缩，且采用下述步骤来计算平均混合奖励值作为奖励值： S101，获取执行动作后的系统健康利用率和CPU使用率； S102，计算系统健康利用率和CPU使用率两者混合构成的混合奖励值； S103，采用指定的异常检测算法来检测混合奖励值的异常值； S104，将混合奖励值的时间序列剔除异常值得到过滤后的混合奖励值时间序列； S105，对混合奖励值时间序列计算平均值得到用于作为奖励值的平均混合奖励值； 所述指定的弹性伸缩参数包括CPU使用率下限cpuLow、CPU使用率上限cpuHigh、内存使用率下限memLow、内存使用率上限memHigh、期望运行的应用副本数量replica以及当前容器的CPU阈值containerCpuThreshold中的部分或全部；如果CPU使用率小于CPU使用率下限cpuLow则执行CPU数量的收缩，如果CPU使用率大于CPU使用率上限cpuHigh则执行CPU数量的扩张，如果内存使用率小于内存使用率下限memLow则执行内存数量的收缩，如果内存使用率大于内存使用率上限memHigh则执行内存数量的扩张，如果运行的应用副本数量小于期望运行的应用副本数量replica则增加运行的应用副本数量，如果运行的应用副本数量大于期望运行的应用副本数量replica则减少运行的应用副本数量，如果容器的CPU阈值小于当前容器的CPU阈值containerCpuThreshold则执行CPU数量的收缩，如果容器的CPU阈值大于当前容器的CPU阈值containerCpuThreshold则执行CPU数量的扩张； 步骤S101中系统健康利用率的计算函数表达式为： ，其中，为系统健康利用率，为给定的时间段内系统健康状态的时间，所述系统健康状态的时间为CPU使用率健康且内存使用率健康的时间，为与逻辑运算，CPU使用率健康表示CPU使用率大CPU使用率下限cpuLow且小于CPU使用率上限cpuHigh，内存使用率健康表示内存使用率大于内存使用率下限memLow且小于内存使用率上限memHigh。

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