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龙图腾网恭喜江苏润和软件股份有限公司申请的专利一种企业算力资源分配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：CN119356898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411967998.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种企业算力资源分配调度方法及系统是由李婷;张萍;姚颖设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种企业算力资源分配调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种企业算力资源分配调度方法及系统，具体涉及资源分配调度技术领域；通过模拟真实场景生成测试任务，提取调度成功率波动特征和冲突解决效率特征，以机器学习模型评估调度准确性，并根据结果分类为准确性调度、不完全准确性调度和不准确性调度；对于准确性调度，保持现有策略并持续监控；对于不准确性调度，重构算法；对于不完全准确性调度，通过预测异常程度动态调整资源池比例，在异常程度高时切换低优先级任务至备用资源池，显著提升资源分配的合理性与调度准确性，保障关键任务的实时性和资源利用效率，降低系统调度失败率和因资源冲突引发的经济损失。

本发明授权一种企业算力资源分配调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种企业算力资源分配调度方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：创建多个测试任务，包括不同优先级和不同资源需求的任务，模拟真实环境中的高并发场景，包括若干个高优先级任务争夺有限资源，定义资源池容量约束，同时设定测试场景中采用的调度算法；S2：按照设计的任务队列和资源池运行测试，监控资源分配调度系统的资源分配和任务执行情况，记录每个任务从资源请求到分配、执行完成的全过程，并提取测试过程中的调度成功率波动特征以及发生冲突时的解决效率特征；S3：根据提取出的调度成功率波动特征以及发生冲突时的解决效率特征，评估在高并发环境下进行高优先级任务实时资源调度的准确性，具体为：将调度成功率波动指数和冲突解决效率异常指数转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测高并发环境下进行高优先级任务实时资源调度的准确性值标签为预测目标，以最小化对所有高并发环境下进行高优先级任务实时资源调度的准确性值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定高并发环境下进行高优先级任务实时资源调度的准确性值，其中，机器学习模型为多项式回归模型；S4：根据评估结果，将高并发环境下进行高优先级任务实时资源调度的准确性划分为准确性调度，不完全准确性调度和不准确性调度；S5：对于准确性调度，应保持当前调度算法和策略，并持续监控系统的资源分配性能；对于不准确性调度，进行算法更换与重构；S6：对于不完全准确性调度，对高并发环境下进行高优先级任务实时资源调度准确性的异常程度进行预测，根据预测结果动态调整资源池分配比例，当异常程度高时，将低优先级任务切换到备用资源池，释放资源供高优先级任务使用。

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