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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种面向融合网络的任务感知与智能调度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：CN119212105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411230386.5，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权一种面向融合网络的任务感知与智能调度方法是由张维庭;廖培希;杨冬;张宏科;代嘉宁设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向融合网络的任务感知与智能调度方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向融合网络的任务感知与智能调度方法，涉及通信网络技术领域，该方法应用于一种融合网络，方法包括：构建融合网络架构；从当前待处理任务的算力标识中提取当前待处理任务的用户设备节点为源节点；基于融合网络架构，利用路径搜索算法确定以源节点为起点，以每个算力中心节点为目的节点时对应的路径；根据当前待处理任务的算力标识，从所有算力中心节点对应的路径中选取最优路径；基于最优路径前往最优目的节点处理任务，本申请在最优路径选择时考虑传输时延和服务时延，能够提高面向融合网络的任务感知与智能调度的合理性。

本发明授权一种面向融合网络的任务感知与智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向融合网络的任务感知与智能调度方法，其特征在于，所述面向融合网络的任务感知与智能调度方法应用于一种融合网络，所述融合网络包括：算力解析路由、算力网络控制器、核心网、多个用户设备和多个算力中心；所述算力网络控制器和多个所述用户设备均与所述算力解析路由连接；所述算力解析路由还通过核心网与多个所述算力中心连接；所述用户设备用于发布任务；所述算力解析路由用于在接收到任一用户设备发送的任务时，解析接收到的任务，并根据解析结果确定算力标识；所述算力网络控制器用于基于算力标识、核心网链路状态和各个算力中心的算力，确定目标算力中心以及核心网最优路径；所述算力解析路由用于按照最优路径将任务传输至目标算力中心；所述面向融合网络的任务感知与智能调度方法，包括：构建融合网络架构；所述融合网络架构包括：多个节点、多条链路以及每条链路的权重；任一所述节点为用户设备节点、路由节点或算力中心节点中的一种；所述链路以用户设备节点或路由节点为链路起点，以路由节点或算力中心节点为链路终点；链路的权重表示从对应链路的链路起点向链路终点传输数据的传输代价；算力解析路由在接收到任一用户设备发送的任务请求时，根据任务请求更新待处理任务队列；获取待处理任务队列中第一个任务为当前待处理任务；从当前待处理任务的算力标识中提取当前待处理任务的用户设备节点为源节点；基于所述融合网络架构，利用路径搜索算法确定以源节点为起点，以每个算力中心节点为目的节点时对应的路径；根据当前待处理任务的算力标识，从所有算力中心节点对应的路径中选取最优路径；确定最优路径对应的算力中心节点为最优目的节点；算力解析路由根据最优路径，将当前待处理任务从源节点发送至最优目的节点；最优目的节点处理当前待处理任务后生成处理结果；算力解析路由将处理结果从最优目的节点返回至源节点；将当前待处理任务从待处理任务队列中删除，并返回步骤“获取待处理任务队列中第一个任务为当前待处理任务”；算力解析路由在接收到任一用户设备发送的任务请求时，根据任务请求更新待处理任务队列，包括：算力解析路由在接收到任一用户设备发送的任务请求时，确定请求的任务为当前待排序任务；从当前待排序任务的任务属性中提取当前待排序任务的任务类别；所述任务属性包括任务类别、存储资源量、带宽需求和任务优先级；所述任务类别为传输任务或计算任务；在所述当前待排序任务为计算任务时，确定当前待排序任务的子任务类别为当前子任务类别；在任务成分表中查询当前子任务类别对应的CPU比例和GPU比例；所述算力解析路由中存储有任务成分表；所述任务成分表用于表述不同计算任务子任务类别对应的CPU比例和GPU比例；同一计算任务子任务类别对应的CPU比例和GPU比例之和等于1；确定当前待排序任务的存储资源量与当前子任务类别对应的CPU比例之积，为当前待排序任务的CPU需求量；确定当前待排序任务的存储资源量与当前子任务类别对应的GPU比例之积，为当前待排序任务的GPU需求量；对所述CPU需求量、所述GPU需求量和所述任务属性进行编码，得到算力标识；在所述当前待排序任务为传输任务时，对所述任务属性进行编码，得到算力标识；将所述算力标识添加到当前待排序任务的报文头部；基于当前待排序任务的优先级，以及待处理任务队列中所有待处理任务的优先级，将当前待排序任务插入待处理任务队列中，完成待处理任务队列更新。

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