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龙图腾网恭喜南京来时路智能科技有限公司申请的专利基于工业互联网的SaaS应用的自适应扩展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：CN119420755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411451184.3，技术领域涉及：H04L67/1001；该发明授权基于工业互联网的SaaS应用的自适应扩展方法及系统是由王文杰;魏丽霞设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业互联网的SaaS应用的自适应扩展方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业互联网技术领域，尤其涉及基于工业互联网的SaaS应用的自适应扩展方法及系统，该方法通过集成需求预测、剩余资源监控预测及分布式强化资源调度模型，实现了SaaS应用平台在处理用户上传业务时的资源智能调度与自适应扩展，其首先预测业务周期内资源需求，并监控剩余资源状态，其次基于资源需求预测、剩余完成时间及资源分布变化，以最小化总花费通过分布式强化调度优化资源分配并补充缺失资源，最后，通过持续测试与评估，调整资源分配参数，确保业务处理高效且成本最优；本发明通过动态监控和智能调度，实现了SaaS应用资源的自适应扩展，提高了系统的响应速度和资源利用率，降低了运维成本。

本发明授权基于工业互联网的SaaS应用的自适应扩展方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于工业互联网的SaaS应用的自适应扩展方法，其特征在于，包括：S1、接收用户上传的对应类型处理业务，通过配置的需求预测模型根据用户上传的对应类型处理业务及对应的历史处理业务数据，获得用户当前类型处理业务每一业务周期内资源需求量；S2、在SaaS应用平台配置剩余资源监控预测模型，并通过配置的剩余资源监控预测模型，根据SaaS应用平台当前使用状态数据和对应历史业务周期内状态数据，获得当前处理业务的剩余完成时间和剩余资源的分布状态量；S3、根据用户当前类型处理业务每一业务周期内的资源需求量、当前处理业务的剩余完成时间和剩余资源的分布状态量，通过配置的分布式强化资源调度模型对剩余资源进行调度，并获得缺失资源量；S4、根据获取的缺失资源量，通过分布式强化资源调度模型，进行云服务资源补充调度；S5、设置评估得分阈值，重复S1到S4过程进行业务处理测试，并获取对应业务的资源分配、完成度和花费数据，通过配置的评估算法，对测试过程进行评估，当评估结果大于评估得分阈值，则保持当前资源分配参数不变，否则，将评估得分反馈到分布式强化资源调度模型对当前资源分配参数进行调整；所述获得用户当前类型处理业务每一业务周期内资源需求量的步骤包括：首先通过获取历史M个申请业务N个处理周期的业务处理状态数据，并对其进行预处理后输入到聚类算法中将相似业务类型归入同一聚类空间；其次，通过支持向量机和集成算法构建包含G个集成子模型的需求预测模型，对每个聚类空间中的业务处理资源需求进行预测，通过设置子误差之和阈值与资源需求量误差总和阈值，不断调整模型直至满足阈值条件，最后，通过对当前上传处理业务的实时业务处理状态数据进行分析，判断其所属处理周期，并调用对应处理周期的需求预测模型，实时预测当前业务类型的资源需求量；所述获得当前处理业务的剩余完成时间和剩余资源的分布状态量的步骤包括：通过获取历史N个处理周期中每一时间点所有申请业务的历史资源需求量分布状态量序列、对应剩余资源分布状态量序列，以及每一处理周期中对应聚类空间每一个申请业务的预期业务处理时间长度和真实业务处理时间长度的差值序列，利用随机森林算法构建的剩余资源监控预测模型，对预期业务处理时间长度和真实业务处理时间长度的差值序列进行训练并预测得到当前处理的每一个申请业务的剩余完成时间和所属处理周期内每一时间点对应的剩余资源分布状态量；所述分布式强化资源调度模型包括中央资源调度子模型和I个边缘调度子模型，所述I个边缘调度子模型与I个资源服务器对应；所述分布式强化资源调度模型包括中央资源调度子模型和I个边缘调度子模型，所述I个边缘调度子模型与I个资源服务器对应；所述分布式强化资源调度模型构建的步骤包括：通过设置聚类匹配阈值和资源匹配阈值，所述分布式强化资源调度模型根据资源服务器的剩余资源和业务处理状态数据的聚类相似度进行匹配，确保资源分配既满足业务需求又符合业务类型；其次，当资源服务器当前剩余资源不满足申请业务资源需求时，所述分布式强化资源调度模型通过监测和调度资源，确保短期内满足业务需求，并通过价格比较选择最优资源服务器进行补充调度；当资源服务器发生故障，则将业务迁移到健康的资源服务器上，对于同时申请的多个业务，所述分布式强化资源调度模型通过聚类算法将属于同一聚类空间的业务放入同一队列，并根据优先级进行资源分配；当剩余资源不足时，所述分布式强化资源调度模型能够优先给优先级高的队列进行资源调度补偿。

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