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龙图腾网获悉天津大学申请的专利任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质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：CN119781924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411817533.9，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质是由王晓飞;黄康;侯晨璇;仇超设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，涉及分布式边缘计算技术领域。方法包括：获取M个UD产生的L个任务请求的至少一个有向无环图；根据至少一个有向无环图，构建L个任务请求的超图；通过超图神经网络对超图进行处理，得到任务图嵌入；以每一任务请求的任务大小、执行结果大小、任务图嵌入和调度决策为状态，以调度决策作为强化学习的动作，以减少任务调度的延迟和能耗为强化学习的目标设置奖励，进行深度强化学习，生成目标调度决策；根据目标调度决策，在N个RP和M个UD上对L个任务请求进行任务调度。此种方式生成的调度决策在执行时可以具有更高的并行计算效率。

本发明授权任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种任务调度方法，其特征在于，应用于任务调度系统，所述任务调度系统包括N个资源池RP和M个用户设备UD，N和M均为不小于1的整数，包括： 获取M个UD产生的L个任务请求的至少一个有向无环图，L为大于1的整数； 根据所述至少一个有向无环图，构建所述L个任务请求的超图，所述超图的顶点集包括所述L个任务请求，所述超图的超边集包括顺序超边集，所述顺序超边集包括所述至少一个有向无环图中的边； 通过超图神经网络对所述超图进行处理，得到任务图嵌入； 以每一任务请求的任务大小、执行结果大小、所述任务图嵌入和调度决策为状态，以调度决策作为强化学习的动作，以减少任务调度的延迟和能耗为强化学习的目标设置奖励，进行深度强化学习，生成目标调度决策； 根据所述目标调度决策，在所述N个RP和所述M个UD上对所述L个任务请求进行任务调度； 所述奖励表示为如下公式： ； 其中，t表示时间步，为根据t时刻的调度决策调度第i个任务请求的奖励；.表示.中的内容为负增量；在第i个任务请求属于关键路径上的任务请求时，在第i个任务请求不属于关键路径上的任务请求时；为判别器，为判断是否等于1，若则的值等于1，若则的值等于0；为判断是否等于0，若则的值等于1，若则的值等于0；为第1个任务请求至第i个任务请求的执行位置，为在时间步为t、且i个任务的执行位置时，第i个任务请求完成的时间；、均为权重系数，且；为时间步为t时完成第1~i个任务请求的总能耗；为时间步为t时完成第1~i‑1个任务请求的总能耗； 所述关键路径为所述至少一个有向无环图包括的路径中任务请求全部完成所需时间最长的路径。

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