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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利基于异构分布式集群的多任务调度方法和装置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：CN118227291B 。

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：202410377580.X，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于异构分布式集群的多任务调度方法和装置是由刘学;马骋;张绪;房聪设计研发完成，并于2024-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构分布式集群的多任务调度方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于异构分布式集群的多任务调度方法和装置，涉及多任务处理技术领域，方法包括：对待处理任务队列中的任务进行分析获得对应的任务描述信息，任务描述信息包括任务种类、优先级、截止时间和任务所需资源类型及数量；将任务描述信息记录在池化层的任务管理表中；基于池化层的资源管理表中记录的集群资源数据进行资源利用评估获得资源评估结果；调度层基于资源评估结果和任务管理表中的任务描述信息为每个任务的执行分配相应的硬件资源。本发明能够将任务分配给最适合的资源执行，从而缩短任务的完成时间和减少等待时间，还能够实时监控资源使用情况和负载状态，动态调整资源分配和任务调度策略，以应对工作负载的变化。

本发明授权基于异构分布式集群的多任务调度方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于异构分布式集群的多任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：对待处理任务队列中的任务进行分析获得对应的任务描述信息，所述任务描述信息包括任务种类、优先级、截止时间和任务所需资源类型及数量；将所述任务描述信息记录在池化层的任务管理表中；基于所述池化层的资源管理表中记录的集群资源数据进行资源利用评估获得资源评估结果；调度层基于所述资源评估结果和所述任务管理表中的任务描述信息为每个任务的执行分配相应的硬件资源；持续监控异构分布式集群内的硬件资源状态，若出现资源利用不平衡或者新任务到达，则实施调整任务的硬件分配策略，以实现负载均衡和最小化任务等待时间；所述的调度层基于所述资源评估结果和所述任务管理表中的任务描述信息为每个任务的执行分配相应的硬件资源包括：基于所述资源评估结果和所述任务管理表中的任务描述信息，为每个任务和资源组合提取特征，来为每个任务和资源组合生成可量化的评价指标，所述评价指标包括任务-资源匹配度、资源利用率预测和任务紧急程度；根据所述任务管理表中任务的优先级和截止时间对任务进行排序，以确保高优先级和临近截止时间的任务得到优先处理；使用机器学习模型基于所述资源评估结果中当前资源使用情况和历史数据预测未来设定时间段内的资源负载情况，所述机器学习模型包括线性回归或决策树模型；根据预测的资源负载情况使用启发式算法动态选择相应的硬件资源分配给每个对应的任务，以达到负载均衡和最小化任务等待时间的目标；所述持续监控异构分布式集群内的硬件资源状态，若出现资源利用不平衡或者新任务到达，则实施调整任务的硬件分配策略，以实现负载均衡和最小化任务等待时间还包括：调度层持续收集一段时间内的资源使用数据和任务执行情况；将所述资源使用数据和任务执行情况输入至资源预测模型，所述资源预测模型被训练为可以依据最近一段时间的资源使用数据和任务执行情况预测未来一段时间内不同任务的资源需求量；基于所述资源预测模型的输出调整任务的硬件分配策略。

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