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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种基于依赖感知信息年龄的多任务实时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：CN120046910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510099219.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于依赖感知信息年龄的多任务实时调度优化方法是由夏长清;于济菘;曾鹏;许驰;李栋设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于依赖感知信息年龄的多任务实时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依赖感知信息年龄的多任务实时调度优化方法，针对传统信息年龄模型在处理多任务依赖性和多源异构性方面的不足，提供了全新的优化方案。通过定义依赖感知信息年龄模型，全面量化任务自身数据的新鲜度与依赖任务完成延迟的综合影响，显著提升系统在复杂工业场景中的调度性能。本方法结合任务链的依赖关系，动态优化调度策略，优先处理关键路径任务，同时实时调整任务优先级和资源分配策略。在离散时间线性时不变系统框架下，结合线性二次高斯控制方法评估调度方案的全局性能。此外，利用多智能体深度强化学习框架，优化任务采样频率、资源分配和传输策略，进一步提高系统的鲁棒性与全局性能。

本发明授权一种基于依赖感知信息年龄的多任务实时调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于依赖感知信息年龄的多任务实时调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1依赖任务场景建模：通过分析任务链中任务之间的依赖关系，建立依赖任务场景，定义每个任务的属性； 2依赖感知信息年龄计算：基于任务的属性，计算任务的依赖感知信息年龄，以量化当前任务的数据状态与其依赖任务完成时间之间的关系； 3调度策略优化：基于任务的依赖感知信息年龄值，优化多任务的调度策略，动态调整任务优先级； 4控制性能评估：利用离散时间线性时不变系统框架，结合对调度策略的全局性能的评估，得到控制成本等价函数； 5多智能体深度强化学习优化：根据任务的依赖感知信息年龄、控制成本等价函数，通过多智能体深度强化学习框架优化多个任务节点的调度策略； 步骤2中，所述依赖感知信息年龄计算，具体如下： 计算任务的依赖感知信息年龄，其值为当前时间与任务最新数据采集时间及其依赖任务最晚完成时间中最小值之间的差值： ； 其中，为依赖感知信息年龄，为当前时间，为任务的最新数据采集时间，为任务的依赖任务集合，为依赖任务的完成时间； 步骤3中，所述调度策略优化，包括以下步骤： 基于依赖任务场景建模中任务的依赖关系，利用拓扑排序算法动态调整任务优先级，以识别关键路径中影响全局性能的关键任务，作为优先调度的任务节点进行调度； 其中，动态调整任务优先级如下： ； 其中，为任务优先级，为任务的资源需求，为任务的延迟成本，表示在拓扑排序算法中的优先级排序函数，用于根据包括依赖感知信息年龄、资源需求、延迟成本的任务属性为任务分配优先级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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