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龙图腾网恭喜湘江实验室申请的专利一种基于深度强化学习的算力网络调度方法、装置及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：CN119493669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510072225.6，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于深度强化学习的算力网络调度方法、装置及介质是由詹敏;宋金可;史庆宇;黄璜;廖欣设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的算力网络调度方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的算力网络调度方法、装置及介质，该方法包括：获取算力网络环境信息；基于算力网络环境信息和初始调度模型信息，确定出目标调度模型信息；目标调度模型信息包括M个目标资源调度模型；目标资源调度模型包括第一目标资源调度模型，和或，第二目标资源调度模型；基于目标调度模型信息和算力网络环境信息，确定出目标算力网络资源调度结果信息；目标算力网络资源调度结果信息包括算力调度类型和算力参数信息。本发明的算力网络调度方法能够基于深度强化学习方式来对算力网络资源进行调度，可提高调度效率和精度，进而提高用户使用体验感。

本发明授权一种基于深度强化学习的算力网络调度方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的算力网络调度方法，其特征在于，所述算力网络调度方法包括：获取算力网络环境信息；基于所述算力网络环境信息和初始调度模型信息，确定出目标调度模型信息；所述目标调度模型信息包括M个目标资源调度模型，所述目标资源调度模型包括第一目标资源调度模型，和或，第二目标资源调度模型；基于所述目标调度模型信息和所述算力网络环境信息，确定出目标算力网络资源调度结果信息；所述目标算力网络资源调度结果信息包括算力调度类型和算力参数信息；所述基于所述目标调度模型信息和所述算力网络环境信息，确定出目标算力网络资源调度结果信息，包括：判断所述目标调度模型信息中所有的目标资源调度模型中是否存在第一目标资源调度模型，得到存在判断结果；当所述存在判断结果为是时，判断所述算力网络环境信息中的环境属性信息对应的属性优先级是否与所述第一目标资源调度模型的模型优先级相一致，得到一致判断结果；当所述一致判断结果为是时，基于所述第一目标资源调度模型对所述算力网络环境信息进行处理，得到目标算力网络资源调度结果信息；当所述一致判断结果为否时，基于所述第二目标资源调度模型对所述算力网络环境信息进行处理，得到所述目标算力网络资源调度结果信息；当所述存在判断结果为否时，基于所述第二目标资源调度模型对所述算力网络环境信息进行处理，得到所述目标算力网络资源调度结果信息。

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