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龙图腾网获悉广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利一种组件编排优化方法及系统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：CN116167281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310133357.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种组件编排优化方法及系统是由王涛;陈奕;程良伦设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种组件编排优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种组件编排优化方法及系统，方法包括：获取目标对象的服务请求；基于服务请求，建立服务组合模型；其中，服务组合模型的定义包括任务集、服务组件集、服务组件动作集和服务组件属性值集；通过服务组合模型，基于服务组件组合可靠性进行优化，获得目标服务组件组合；其中，服务组件属性值集中的服务组件属性值与服务组件组合可靠性关联；服务组件组合可靠性包括服务组件发现可靠性、服务组件绑定可靠性和服务组件执行可靠性。本发明以增强服务组件组合可靠性为首要优化目标，能够有效解决大规模服务组合场景中寻优能力差的问题，进而实现云边协同的工业软件组件可靠灵活组合，高效高质满足用户需求，可广泛应用于组件编排技术领域。

本发明授权一种组件编排优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种组件编排优化方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的服务请求； 基于所述服务请求，建立服务组合模型； 其中，所述服务组合模型的定义包括任务集、服务组件集、服务组件动作集和服务组件属性值集； 通过所述服务组合模型，基于服务组件组合可靠性进行优化，获得目标服务组件组合； 其中，所述服务组件属性值集中的服务组件属性值与所述服务组件组合可靠性关联；所述服务组件组合可靠性包括服务组件发现可靠性、服务组件绑定可靠性和服务组件执行可靠性； 其中，所述通过所述服务组合模型，基于服务组件组合可靠性进行优化，获得目标服务组件组合，包括： 通过所述服务组合模型，在约束条件下，以所述服务组件组合可靠性为优化目标，利用深度强化学习算法求解所述服务组件组合可靠性的最大值； 确定所述服务组件组合可靠性的最大值对应的服务组件组合为目标服务组件组合； 根据所述服务组件组合可靠性计算单个服务组件可靠性，该步骤包括以下步骤： 基于所述服务组合模型，计算服务组件发现可靠性、服务组件绑定可靠性和服务组件执行可靠性； 根据所述计算服务组件发现可靠性、所述服务组件绑定可靠性和所述服务组件执行可靠性，计算得到单个服务组件可靠性； 所述服务组件发现可靠性的表达式为： 式中，表示服务组件组合中第个服务组件的服务组件发现可靠性，表示服务请求到达所服从指数分布的参数，表示处理每个查找请求的时间所服从指数分布的参数，表示预设请求超时阈值，表示请求等待时间超过的概率。

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