买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南昌理工学院;南京工程学院申请的专利一种轻量化智能监控的端边云资源协同调度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：CN121349640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511903251.5，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种轻量化智能监控的端边云资源协同调度方法及系统是由沈克永;刘德洋;施建强;邱震钰;胡荣群;阮英兰设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化智能监控的端边云资源协同调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种轻量化智能监控的端边云资源协同调度方法及系统，方法包括：基于端侧设备与边侧服务器获取边缘自治域，边缘自治域包括资源监控代理及初始LSTM负载预测模型；基于实时资源状态数据及中心协调层将初始LSTM负载预测模型更新为最终LSTM负载预测模型，以获取预测资源状态数据；获取边缘自治域的综合负载指数；当某一边缘自治域触发实时执行任务时，获取该自治域中历史执行任务的优先级分数，基于预测资源状态数据、综合负载指数及优先级分数生成任务调度策略。通过构建了边缘自治域‑中心协调层‑全局优化的三级协同机构，实现事前的智能预测，在确保局部相应效率的前提下，实现了全局状态聚合及动态的跨域调度协同。

本发明授权一种轻量化智能监控的端边云资源协同调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种轻量化智能监控的端边云资源协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤： 将地理位置邻近的若干个端侧设备与至少一个边侧服务器组合为边缘自治域，所述边缘自治域包括资源监控代理及初始LSTM负载预测模型； 通过所述资源监控代理获取所述边侧服务器的实时资源状态数据，基于所述实时资源状态数据及中心协调层将所述初始LSTM负载预测模型更新为最终LSTM负载预测模型，基于所述最终LSTM负载预测模型及所述实时资源状态数据获取预测资源状态数据； 所述基于所述实时资源状态数据及中心协调层将所述初始LSTM负载预测模型更新为最终LSTM负载预测模型的步骤包括： 通过中心协调层为所述初始LSTM负载预测模型赋予初始权重参数，将所述实时资源状态数据输入所述初始LSTM负载预测模型，以获取与所述初始权重参数对应的初始参数梯度张量，将所述初始参数梯度张量转换为二进制数据流； 对所述二进制数据流进行加密处理，并将加密处理后的所述二进制数据流传输至中心协调层，通过所述中心协调层对其进行解密处理及反向转换，以将所述初始参数梯度张量更新为更新参数梯度张量； 基于所述初始权重参数及所述更新参数梯度张量获取更新权重参数，并通过所述中心协调层将所述更新权重参数赋予所述初始LSTM负载预测模型，以将所述初始LSTM负载预测模型更新为最终LSTM负载预测模型； 获取所述边缘自治域的基础状态信息，基于所述基础状态信息获取所述边缘自治域的综合负载指数； 当某一所述边缘自治域触发实时执行任务时，将该所述边缘自治域选定为基准自治域，并将剩余的所述边缘自治域选定为待定自治域，获取所述基准自治域中历史执行任务的优先级分数，基于所述预测资源状态数据、所述综合负载指数及所述优先级分数生成任务调度策略。

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南昌理工学院;南京工程学院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区英雄大道901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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。