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龙图腾网获悉成都精灵云科技有限公司申请的专利一种基于服务化工具链的算法仓库管理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：CN121365112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511950970.2，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种基于服务化工具链的算法仓库管理方法及系统是由晏东;谭美宁;邱礼胜;陈丽美;王海波设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于服务化工具链的算法仓库管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于服务化工具链的算法仓库管理方法及系统，属于算法仓库管理技术领域。所述方法通过任务类别标识匹配资源需求，结合执行终端并行任务的动态资源占用预测，生成硬件资源可用参数序列，第一筛选动作基于逐时刻资源贴合度计算匹配度，大幅提升算法模型与执行终端的资源适配精度，减少资源浪费，第二筛选动作结合目标服务终端与非目标服务终端的历史执行信息，既保障单个任务的置信度达标，又通过服务终端群置信度分布调节执行终端选取，确保系统整体执行稳定性。基于服务终端群置信度比值动态调整执行终端选取范围，实现系统置信度与算力储备的智能管理，避免极端失衡，保障长期运行的可调节性。

本发明授权一种基于服务化工具链的算法仓库管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于服务化工具链的算法仓库管理方法，其特征在于，用于调度终端，所述方法包括： 在接收到服务终端群中目标服务终端上传的针对周期执行任务在当前的算法调用请求时，提取所述周期执行任务的任务类别标识； 利用所述任务类别标识，匹配周期执行任务的任务执行资源需求，生成每个执行终端在任务执行窗口内的硬件资源可用参数序列； 查询服务终端群中目标服务终端的第一历史任务执行信息和非目标服务终端的第二历史任务执行信息；其中，所述第一历史任务执行信息与所述第二历史任务执行信息包括对应服务终端在历史若干组周期执行任务的算法分析结果，所述算法分析结果包括算法执行时间和算法分析置信度； 基于每个执行终端在任务执行窗口内的硬件资源可用参数序列，在服务化工具链的算法仓库和执行终端群中分别执行关联于硬件资源匹配的第一筛选动作和关联于目标服务终端与非目标服务终端在历史若干组周期执行任务的算法分析结果确定的整体任务执行稳定性的第二筛选动作，生成针对周期执行任务在当前的算法模型与执行终端的最优组合方案； 其中，第一筛选动作，包括： 从服务化工具链的算法仓库中查询与当前周期执行任务的任务类别标识匹配的所有算法模型和对应的置信度版本；其中，每个置信度版本关联唯一的资源需求序列； 对每个算法模型的每个置信度版本，提取其资源需求序列； 对每个执行终端，调用硬件资源可用参数序列，计算资源匹配度；其中，所述资源匹配度基于任务执行窗口时长的倒数乘以该窗口内每个时刻资源需求与可用资源参数的贴合度之和得到，每个时刻的贴合度为该时刻资源需求与可用资源参数的较小值除以较大值； 基于预设的匹配度阈值，筛选出资源匹配度大于等于阈值的算法模型置信度版本与执行终端组合，形成第一筛选结果集； 其中，第二筛选动作，包括： 基于预设的置信度阈值，查询第一历史任务执行信息中目标服务终端的所有周期执行任务的算法分析置信度，计算所有周期执行任务的算法分析置信度与第一筛选结果集中每个组合对应的置信度确定的信度均值，筛选出置信度均值大于等于置信度阈值的组合，形成中间筛选集； 基于预设的置信度参考值，查询第二历史任务执行信息中每个非目标服务终端的周期执行任务，计算每个非目标服务终端的历史置信度均值，统计非目标服务终端中历史置信度均值与置信度参考值的差值大于零的正向终端数量和差值小于零的负向终端数量，计算正向终端数量与负向终端数量加1的比值，收集所有执行终端当前的硬件资源总占用率，按从小到大排序形成执行终端排序表，根据所述比值按预设规则确定选取位置，按选取位置从执行终端排序表中选取执行终端，形成执行终端候选集； 其中，所述预设规则为：当所述正向终端数量与负向终端数量的比值大于2时，选取执行终端排序表后30%的执行终端，当所述正向终端数量与负向终端数量的比值小于1时，选取执行终端排序表前30%的执行终端，当所述正向终端数量与负向终端数量的比值大于等于1且小于等于2时，选取执行终端排序表中间40%的执行终端； 从中间筛选集中剔除执行终端不在执行终端候选集内的组合，选取任意一个组合作为周期执行任务在当前的算法模型与执行终端的最优组合方案； 根据所述最优组合方案，生成算法仓库到目标执行终端的算法模型调度指令和服务终端到执行终端的任务数据调度指令，完成任务分发与执行。

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