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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种应用于片上网络的任务智能调度方法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：CN120353562B 。

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：202510853053.6，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种应用于片上网络的任务智能调度方法是由陈清坤设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于片上网络的任务智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于片上网络任务调度领域，公开了一种应用于片上网络的任务智能调度方法，该方法包括：构建概率模型；基于神经网络实现概率模型，并基于概率模型采样调度解；分别计算采样的调度解对应的能耗，将计算所得的多个能耗分别与当前全局最优调度解对应的能耗进行对比，并基于对比结果更新全局最优调度解；从第一数量个调度解中选取第二数量个调度解，基于第二数量个调度解，第二数量个调度解分别对应的能耗，以及第一数量个调度解的平均能耗，迭代更新概率模型的参数；在满足迭代终止条件的情况下，得到最终的全局最优调度解，并进行任务调度。利用数据驱动的方式自动改进任务优先级及相应IP核分配规则，得到更高质量的调度解。

本发明授权一种应用于片上网络的任务智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于片上网络的任务智能调度方法，其特征在于，所述方法包括： 基于当前任务调度场景下的应用任务图和片上网络拓扑图构建概率模型，所述概率模型用于描述最优调度解的概率分布；其中，所述概率模型的构建过程包括：将所述应用任务图表示为，所述片上网络拓扑图表示为，调度解表示为，片上网络任务调度需要多步决策来完成，在每一步决策中，从已经就绪任务的集合中为当前优先级选择一个任务，并从所有的IP核中为处理该任务选择一个IP核，从和到的映射关系用概率来描述，概率为每一步决策概率的乘积； 基于神经网络实现所述概率模型，并基于概率模型采样第一数量个调度解，所述神经网络用于提取所述应用任务图以及所述片上网络拓扑图的节点特征，以及基于所述节点特征选择任务和IP核； 分别计算所述第一数量个调度解对应的能耗，将计算所得的多个能耗分别与已得到的当前全局最优调度解对应的能耗进行对比，并基于对比结果更新全局最优调度解； 从所述第一数量个调度解中选取第二数量个调度解，基于所述第二数量个调度解，所述第二数量个调度解分别对应的能耗，以及所述第一数量个调度解的平均能耗，使用强化学习方法迭代更新概率模型的参数，以使得概率模型输出的所有调度解的平均能耗最小化； 在满足迭代终止条件的情况下，得到最终的全局最优调度解，并通过所述最终的全局最优调度解进行任务调度，所述迭代终止条件包括迭代次数大于预设次数，或连续多次迭代全局最优调度解不变； 使用强化学习方法迭代更新概率模型的参数，包括： 计算所述第一数量个调度解的平均能耗，并将所述平均能耗的负值作为基线； 对于所述第二数量个调度解中的任一调度解，计算所述调度解对应的能耗，并将计算所得的能耗的负值与基线进行比较； 如果一个调度解的能耗的负值大于基线，通过强化学习方法增大所述调度解的概率，如果一个调度解的能耗的负值小于基线，通过强化学习方法降低所述调度解的概率； 将概率模型输出的所有调度解能耗的期望值的负值作为训练目标，通过梯度下降方法不断迭代更新概率模型的参数，直至满足迭代终止条件。

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