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公开（公告）号CN123020448A | 申请号CN202611187909.1 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人河南科技大学 |
分类号H04L45/02(2022.01), H04L45/12(2022.01), H04L67/1025(2022.01), H04L67/51(2022.01), G06N3/042(2023.01), G06N3/0455(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/092(2023.01), G06N3/086(2023.01) | 申请日2026-08-06 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661718071600006 | 源数据页码1575 |
专利语言zh | ||
本发明提供了一种面向工业关键路径资源的自学习服务部署方法，属于工业物联网领域，包括根据实际工业场景中的物理拓扑信息与节点资源信息，构建节点属性矩阵和带宽邻近矩阵，通过图卷积网络提取各边缘节点并进行聚类处理划分若干个边缘域；获取待部署任务中各子任务之间的依赖关系，转化为有向无环图并识别关键路径，基于关键路径和边缘域进行双层染色体编码，得到服务部署方案的初始种群，并基于遗传算法和强化学习智能体输出与当前种群匹配的交叉概率和变异概率，通过迭代计算，直到满足预设终止条件后输出最优服务部署方案。本发明解决了现有服务部署方法无法满足工业边缘场景下实时性、可靠性与资源高效利用的问题。
附图 1