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龙图腾网恭喜北方工业大学申请的专利一种分布式的微服务调度优化方法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：CN115714820B 。

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：202211424666.0，技术领域涉及：H04L67/63；该发明授权一种分布式的微服务调度优化方法是由李寒;赵卓峰设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式的微服务调度优化方法在说明书摘要公布了：一种分布式的微服务调度优化方法，包括以下步骤；步骤1：将第t个调度任务所处的环境建模为四元组，用以描述该时刻微服务实例在分布式环境实例中的部署情况；步骤2：将第t个调度任务的动作建模为二元组，用以描述该时刻微服务被部署到节点；步骤3：将动作完成后和完成前所有服务的服务时延的差值和资源均衡性的差值之和用于奖励描述；步骤4：进行训练，得到微服务实例调度优化方案的预测模型；步骤5：使用预测模型进行预测，得到相应的调度优化方案。本发明将服务之间、服务与数据之间、服务与用户之间的依赖引入微服务调度约束，并利用了强化学习的持续优化能力，是一种适应于分布式场景，具有持续优化能力的微服务调度优化方法。

本发明授权一种分布式的微服务调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式的微服务调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：基于微服务实例、分布式环境实例、微服务在分布式环境中的部署位置，将第t个调度任务所处的环境建模为四元组，用以描述微服务实例在分布式环境实例中的部署情况；步骤2：将第t个调度任务的动作建模为二元组，用以描述该时刻微服务si被部署到节点nj；步骤3：以低服务延时，高资源均衡性为目标，将动作完成后和完成前所有服务的服务时延的差值和资源均衡性的差值之和用于奖励描述；步骤4：将环境、动作和奖励输入DDPG模型，进行训练，得到微服务实例调度优化方案的预测模型；步骤5：使用训练得到的微服务实例调度优化方案预测模型对微服务实例在云环境实例中的调度优化方案进行预测，得到相应的调度优化方案；所述步骤2具体为：动作描述：将第t个微服务调度优化任务的动作定义为在当前优化调度任务中，执行将服务部署到节点的操作at＝si,nj，即服务si被部署到节点nj上，其中，nj的选择要符合服务依赖、数据依赖和用户依赖约束的限制，面向分布式服务环境；所述服务的调度约束设计如下：服务依赖：微服务的功能相对独立，在分布式环境下，用户需求是复合的，微服务需要通过相互协同来满足用户需求，通过分析微服务之间的调用关系，从微服务的链路数据提取各种强度的服务依赖，用以约束动作集，具体的，从微服务调用链路数据中统计得到服务之间调用关系的次数，再将服务之间调用次数除以服务单位时间内总的调用次数作为服务依赖的强度，此后，在待部署服务与其他服务具有强服务依赖关系时，优先选择强依赖服务所在或者相邻节点；数据依赖：数据是服务的核心要素，所以数据依赖被用于限定动作集，数据源的位置通过先验知识获取，服务与数据源的依赖关系通过业务流程描述文件的解析获取，采用矩阵描述，矩阵的行表示服务所在节点编号，矩阵的列表示数据所在节点编号，若服务与数据之间存在依赖，则以服务所在节点编号和数据所在节点编号为下标的元素为1，否则为0，此后，在待部署服务与数据具有依赖关系时，优先选择数据所在或者相邻节点；用户依赖：用户是调用服务的主体，所以用户依赖被用于限定动作集，用户与服务的依赖关系由先验知识获取，采用矩阵描述，矩阵的行表示服务所在节点编号，矩阵的列表示用户接入的节点编号，若服务与用户之间存在依赖，则以服务所在节点编号和用户接入节点编号为下标的元素为1，否则为0，此后，在待部署服务与用户具有依赖关系时，优先选择用户所在或者相邻节点。

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