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龙图腾网恭喜深圳先进技术研究院申请的专利云服务器集群负载调度方法、系统、终端以及存储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：CN113553149B 。

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：202110753400.X，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权云服务器集群负载调度方法、系统、终端以及存储介质是由徐敏贤;宋承浩;高程希;叶可江;须成忠设计研发完成，并于2021-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本云服务器集群负载调度方法、系统、终端以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种云服务器集群负载调度方法、系统、终端以及存储介质。所述云服务器集群负载调度方法包括：将云服务器集群的任务负载数据由多变量时间序列转化为有监督学习序列；将所述转化后的有监督学习序列输入训练好的基于卷积‑门控循环单元的esDNN模型，通过所述esDNN网络模型对所述云服务器集群在未来预设时间内的负载状态进行预测；基于所述云服务器集群的负载状态预测结果，采用强化学习算法生成联合调度策略，对所述云服务器集群进行联合调度；所述联合调度策略包括纵向扩展、横向扩展以及管制算法中的至少一种。本发明能够更好的适应快速变化的负载调度，提高了调度的准确度和实时性。

本发明授权云服务器集群负载调度方法、系统、终端以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种云服务器集群负载调度方法，其特征在于，包括：将云服务器集群的任务负载数据由多变量时间序列转化为有监督学习序列；将所述转化后的有监督学习序列输入训练好的基于卷积-门控循环单元的深度神经网络模型，通过所述深度神经网络模型对所述云服务器集群在未来预设时间内的负载状态进行预测；基于所述云服务器集群的负载状态预测结果，采用强化学习算法生成联合调度策略，对所述云服务器集群进行联合调度；所述联合调度策略包括纵向扩展、横向扩展以及管制算法；所述管制算法用于控制所述云服务器集群中可选组件的开启或关闭状态，所述可选组件为除了始终处于运行状态的必选组件之外的组件；所述联合调度策略生成方式包括：将初始状态的云服务器集群负载状态设为原点，并以此为基础建立三维坐标系，三个方向分别代表横向扩展算法、纵向扩展算法以及管制算法；在单个方向上移动一次表示使用该方向对应的调度算法对云服务器集群进行一次调度。

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