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申请/专利权人：江西志宏数字技术有限公司

摘要：本发明涉及云基础设施管理技术领域，具体为云计算驱动的工业园区管理系统，系统包括资源智能调度模块、微服务架构模块、库存管理模块、资源优化模块、网络结构优化模块、资源调配与优化模块、数据驱动策略模块、系统性能监测模块。本发明中，通过图神经网络算法优化资源调度，实现资源与任务之间的建模和分配，微服务架构和Docker容器化技术为服务部署和管理带来灵活性和扩展性，Kubernetes的服务编排和自动扩展优化动态负载平衡，提升响应能力和处理效率，增强学习算法实时适应市场需求变化，减少库存积压和短缺情况，SOM网络优化资源使用模式，降低资源浪费，拓扑数据分析方法优化网络结构，进化算法优化资源调配，在面对环境变化和需求波动时保持运作。

主权项：1.一种云计算驱动的工业园区管理系统，其特征在于：所述系统包括资源智能调度模块、微服务架构模块、库存管理模块、资源优化模块、网络结构优化模块、资源调配与优化模块、数据驱动策略模块、系统性能监测模块；所述资源智能调度模块基于工业园区资源和任务需求，采用图神经网络算法分析资源间关系，通过节点特征抽取和边的关系学习建立资源与任务之间的依赖图模型，实施基于节点分类和资源分配优化的调度策略，生成优化后的资源分配图谱；所述资源智能调度模块包括依赖图模型子模块、动态调度子模块、性能优化子模块；所述依赖图模型子模块基于工业园区的资源和任务需求，采用图神经网络算法对资源进行结构化建模，分析每个资源的属性和任务间的关系，通过节点更新和边加权来动态表达资源间的依赖性，生成依赖关系图谱；所述动态调度子模块基于依赖关系图谱，采用约束编程和启发式搜索策略进行动态调度，参照多项资源的实时状态和任务要求，通过优化搜索路径和调整资源分配，为每项任务匹配资源，生成调度策略图谱；所述性能优化子模块基于调度策略图谱，采用多目标优化方法进行系统性能提升，综合参照包括资源使用率、任务完成时间的性能指标，通过调整资源分配策略和优化任务调度顺序，不断迭代求解，生成优化后的资源分配图谱；所述微服务架构模块基于优化后的资源分配图谱，设计微服务拆分策略，采用Docker容器化技术实现服务的独立部署和管理，使用Kubernetes进行服务编排和自动扩展，进行服务的动态负载均衡和资源调度，生成微服务配置策略；所述库存管理模块基于微服务配置策略，采用增强学习算法对库存数据进行动态分析，通过奖励机制调整库存水平，实时响应市场需求变化，进行库存策略的自适应调整，生成智能库存策略；所述资源优化模块基于智能库存策略，设计SOM网络进行资源使用模式的识别，通过竞争学习和自适应邻域函数调整映射权重，进行资源使用数据降维和模式识别，进而优化资源分配策略，生成资源优化方案；所述网络结构优化模块基于资源优化方案，应用拓扑数据分析方法进行网络结构的关键节点和连接识别，计算和比较数据的几何与拓扑特性调整网络配置，生成网络优化图；所述网络结构优化模块包括关键节点识别子模块、网络调整子模块、效率提升子模块；所述关键节点识别子模块基于资源优化方案，采用拓扑数据分析方法对网络的结构进行分析，识别网络中的关键节点和连接，计算网络的拓扑特性，包括节点的连通性和中心性，以及连接的稳定性和效率，揭示网络结构的关键组成部分，生成关键节点和连接图谱；所述网络调整子模块基于关键节点和连接图谱，采用图编辑技术和最小生成树算法，对网络结构进行调整，包括增加或删除节点和连接，调整网络拓扑，生成调整后的网络结构图；所述效率提升子模块基于调整后的网络结构图，采用网络流分析和路径优化，对网络的性能进行评估和提升，包括计算网络的传输效率、延迟和负载指标，优化路径选择和资源分配，生成网络优化图；所述资源调配与优化模块基于网络优化图，实施进化算法对资源调配进行优化，通过模拟选择、遗传和突变过程动态调整资源分配策略，匹配环境变化和需求波动，生成调配优化结果；所述数据驱动策略模块基于调配优化结果，运用时序数据分析和预测模型对策略进行优化，通过分析历史数据和识别趋势变化制定策略调整，生成策略优化指南；所述系统性能监测模块基于策略优化指南，采用性能监测技术进行系统的全面评估，通过收集和分析多性能指标数据，识别潜在的瓶颈和问题，实施优化措施，生成性能监测结果。

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