奥特酷智能科技(南京)有限公司管博获国家专利权
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龙图腾网获悉奥特酷智能科技(南京)有限公司申请的专利基于强化学习的大规模多组件系统的开发运营优化系统及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：CN119376698B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411944114.1，技术领域涉及：G06F8/10；该发明授权基于强化学习的大规模多组件系统的开发运营优化系统及方法是由管博;陈诚;张旸设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的大规模多组件系统的开发运营优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的大规模多组件系统的开发运营优化系统及方法，实时集群DevOps，在不同抽象级别上促进DevOps性能的分析和评估，RTCD自动化任务依赖项提取、序列生成、任务调度和任务映射，通过优化引擎使用算法强化学习动态优化系统，改进DevOps关键绩效指标KPI，从历史数据中学习以改进任务执行时间估算、调度、映射和资源分配决策。本发明将强化学习与关键性能指标整合，以持续分析DevOps性能指标，并调整过程参数以最大化效率和效果，实现汽车系统的高效开发和部署。
本发明授权基于强化学习的大规模多组件系统的开发运营优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的大规模多组件系统的开发运营优化系统，其特征在于，包括任务依赖关系提取器、序列生成器、任务调度器、任务映射器、优化引擎；任务依赖关系提取器，分析和提取等待队列中各种任务之间的依赖关系，形成有向无环图DAG形式的依赖矩阵；依赖矩阵的每个任务包含估算的执行时间，时间来源是基于任务历史数据的强化学习结果或人工估算；任务计划序列内部，在避免死锁情况下以执行时间来排序；序列生成器，根据任务依赖关系提取器生成的依赖矩阵进行静态规划，生成一系列并发执行的任务计划序列；任务调度器，序列生成器完成执行计划序列的分配，任务调度器根据特定的调度算法调度每个序列中的任务；任务映射器，将就绪队列中的任务映射到集群内的特定CI工作进程，每个工作进程以标签化的形式代表着一定的计算资源；优化引擎，使用算法强化学习动态优化系统，改进DevOps关键绩效指标KPI，从历史数据中学习以改进任务执行时间估算、调度、映射和资源分配决策。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人奥特酷智能科技(南京)有限公司，其通讯地址为：210012 江苏省南京市雨花台区安德门大街55号洁源金融城5号楼12层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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