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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于云边多智能体的资源调度结果生成方法、装置、设备及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：CN120832245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511334789.9，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于云边多智能体的资源调度结果生成方法、装置、设备及存储介质是由陈晓红;龚思远;曹文治;王傅强;欧阳长风设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云边多智能体的资源调度结果生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于云边多智能体的资源调度结果生成方法、装置、设备及存储介质，涉及资源调度技术领域，上述方法应用于多智能体集群系统，上述系统包括映射模块、边缘节点智能体和云端智能体，包括：通过映射模块对用户资源使用数据进行特征提取并分类，边缘节点智能体根据用户分类标签和联邦学习共享模型参数，采用强化学习策略优化资源请求信息。云端智能体结合全局资源状态、信用分与协作贡献度双权重机制得到资源调度结果，实现资源的高效调度，提高了资源调度的灵活性和效率，降低了任务过载风险。

本发明授权基于云边多智能体的资源调度结果生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于云边多智能体的资源调度结果生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户资源使用数据； 对所述用户资源使用数据进行特征提取，得到特征向量，所述特征向量包括CPU、GPU、内存、存储的均值、方差、最大值、最小值的特征向量； 对所述特征向量采用云边协作聚类算法进行分类，得到用户分类标签； 将所述用户分类标签输入预设分类模型中，得到资源请求信息； 根据强化学习策略优化所述资源请求信息，得到目标资源请求信息； 根据所述目标资源请求信息结合全局资源状态和信用分与协作贡献度双权重机制，得到资源调度结果； 所述根据所述目标资源请求信息结合全局资源状态和信用分与协作贡献度双权重机制，得到资源调度结果的步骤，包括： 获取全局资源状态和协调贡献度，所述协调贡献度根据所述预设分类模型的结果进行计算； 对所述协调贡献度进行归一化处理，得到处理后的协调贡献度； 根据所述目标资源请求信息和所述全局资源状态进行计算，得到负载率； 基于所述负载率和预设安全阈值进行比较，得到过载判定结果； 根据所述过载判定结果得到信用分； 根据所述信用分和所述处理后的协调贡献度进行计算，得到资源请求优先级； 根据所述资源请求优先级对所述目标资源请求信息进行排序以确定资源分配顺序； 按照所述资源分配顺序结合所述目标资源请求信息和所述全局资源状态，得到资源调度结果。

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