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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于计算引擎模型驱动算子链动态优化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：CN119739534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510241629.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法及系统是由高经郡;高海玲;朱磊设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法及系统，涉及驱动引擎技术领域，包括构建多维特征感知网络，获取算子链运行数据，训练生成算子链性能预测模型。基于该模型构建分层优化决策机制，在策略层根据亲和度系数触发算子自动合并；执行层优化合并后算子的并行度；资源层生成细粒度资源分配方案，形成端到端优化策略。部署后，自适应性能监控模块持续优化监控指标权重，性能增益梯度衰减时激活策略调优引擎，动态调整优化参数并将优化记录同步至知识图谱，实现优化策略的自适应进化。本发明通过多维特征感知、分层优化决策和自适应性能监控，显著提升了算子链执行效率和资源利用率。

本发明授权基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于计算引擎模型驱动算子链动态优化方法，其特征在于，包括：构建多维特征感知网络，所述多维特征感知网络通过分布式采集层获取算子链运行数据，所述分布式采集层设置有时序数据采集单元、负载特征采集单元及资源状态采集单元；所述时序数据采集单元基于滑动窗口机制动态追踪算子间数据流特征，构建数据流量波动曲线；所述负载特征采集单元利用自适应采样算法获取算子计算负载特征，生成负载分布热力图；所述资源状态采集单元基于资源画像技术记录系统资源占用状态，形成多维资源利用率矩阵；将所述数据流量波动曲线、所述负载分布热力图及所述多维资源利用率矩阵输入深度学习模型，训练生成算子链性能预测模型；基于所述算子链性能预测模型构建分层优化决策机制，在策略层利用强化学习算法训练优化代理模型，所述优化代理模型根据预测结果计算相邻算子的亲和度系数；当所述亲和度系数高于动态阈值时，触发算子自动合并操作；在执行层采用启发式算法对合并后的算子进行并行度优化，基于计算复杂度评分动态调整实例数量；在资源层构建弹性伸缩单元，所述弹性伸缩单元根据并行度变化自动生成细粒度资源分配方案；将所述算子自动合并操作、所述并行度优化及所述细粒度资源分配方案集成为端到端优化策略；部署所述端到端优化策略，在执行过程中启动自适应性能监控模块，所述自适应性能监控模块基于在线学习方式持续优化监控指标权重；通过反向传播算法计算性能增益梯度，当所述性能增益梯度出现衰减趋势时，激活策略调优引擎；所述策略调优引擎利用遗传算法对优化参数进行动态调整，同时将优化记录实时同步至知识图谱；所述知识图谱通过关联分析持续完善优化规则库，为后续优化决策提供知识支持，实现优化策略的自适应进化。

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