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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于双层图神经网络的云边端资源调度优化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：CN118134029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410230707.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于双层图神经网络的云边端资源调度优化方法是由李方;浦钰;张平设计研发完成，并于2024-02-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双层图神经网络的云边端资源调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双层图神经网络的云边端资源调度优化方法，包括步骤：构建基于双层图神经网络的云边端资源调度器，第一层图神经网络用于实现云边端资源分配，第二层图神经网络为工业终端层调度，利用异构图表示实际制造环境中的状态，捕获工件工序和可用设备之间的复杂关系，构建有向无环图，作为第二层图神经网络的输入；构建分阶段进行调度卸载的框架模型，所述分阶段进行调度卸载的框架模型采用优化策略对任务进行调度优化。该发明能够实现智能制造背景下云端、边缘端和工业终端的资源合理化利用，进行快速准备的资源卸载，提高工业生产的综合调度能力，提高资源利用率，实现绿色调度。

本发明授权一种基于双层图神经网络的云边端资源调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双层图神经网络的云边端资源调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于双层图神经网络的云边端资源调度器，第一层图神经网络用于实现云边端资源分配，云边层输入图表示云端和边缘端的服务器的关系，通过两条边连接到与其中一个边缘相关的每个顶点来建立图，云边网络服务器之间以及工业终端之间彼此建立图，构建异构图，捕获云端、边缘端和工业终端的关系，作为第一层图神经网络的输入，来实现云边端资源分配问题，实现计算任务的分配；第二层图神经网络为工业终端层调度，利用异构图表示实际制造环境中的状态，捕获工件工序和可用设备之间的复杂关系，构建有向无环图，作为第二层图神经网络的输入，进行任务分配和调度，来确定分配任务的顺序，然后将任务表示为节点嵌入图； 根据所述基于双层图神经网络的云边端资源调度器，考虑云端、边缘端和工业终端的计算资源分配问题，构建分阶段进行调度卸载的框架模型，将部分任务卸载到边缘，通过图神经网络调度器统一调度，将剩余任务直接卸载到本地的终端机； 所述分阶段进行调度卸载的框架模型采用优化策略对任务进行调度优化，所述优化策略为动态多任务模式的三阶段自适应混合异构资源分配和任务调度方法，所述动态多任务模式的三阶段自适应混合异构资源分配和任务调度方法的第一阶段是进行任务预排序，第二阶段是进行资源预分配，第三阶段是进行动态任务调度，以协调云计算资源的丰富性和本地资源和边缘资源的低传输延迟，优化调度结果。

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