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龙图腾网恭喜中国科学院计算机网络信息中心申请的专利一种基于机器学习辅助的负载均衡方法及系统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：CN115391045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202211084633.6，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于机器学习辅助的负载均衡方法及系统是由马英晋;李治莹;刘倩;金钟设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习辅助的负载均衡方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习辅助的负载均衡方法及系统，本方法包括：1输入模块接收待计算的计算任务，并将其传递给预测模块；2预测模块预测每一计算任务所需要的计算时间并将其发送给规划模块；3规划模块依据计算时间，在分布式计算集群上对计算任务进行统筹规划：a若采用minimizing方案，则采用贪心算法对计算任务进行分配；b若采用min‑max方案，则采用贪心算法对计算任务进行分配且整体计算节点的利用率P大于或等于设定阈值；4计算模块将静态规划结果中排序靠后的若干计算任务或计算时间小于设定时间长度的计算任务动态调整到分布式计算集群中空闲的计算节点。本发明能够最大程度的利用计算集群的算力。

本发明授权一种基于机器学习辅助的负载均衡方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习辅助的负载均衡方法，其步骤包括：1输入模块接收待计算的N个计算任务，并将其传递给预测模块；N为大于1的自然数；2所述预测模块预测每一所述计算任务所需要的计算时间并将其发送给规划模块；3所述规划模块依据所述预测模块提供的计算时间，在分布式计算集群上对该N个计算任务进行统筹规划：a若分布式计算集群采用单任务单节点的minimizing方案，则根据所述预测模块提供的计算时间，采用贪心算法将该N个计算任务分配到分布式计算集群中的对应计算节点，获得一静态规划结果并发送给计算模块；b若分布式计算集群采用单任务多节点的min-max方案，则根据所述预测模块提供的计算时间，采用贪心算法将该N个计算任务分配到分布式计算集群中的对应计算节点，获得一候选静态规划，并计算当前候选静态规划下计算节点的利用率P，如果整体计算节点的利用率P均小于设定阈值，则增加当前最耗时计算任务的计算节点数目并更新当前最耗时计算任务的预测计算时间，然后采用贪心算法对该N个计算任务重新分配，直到所得候选静态规划中整体计算节点的利用率P大于或等于设定阈值，将此时的候选静态规划作为静态规划结果发送给计算模块；4所述计算模块将所述静态规划结果中排序靠后的若干计算任务或计算时间小于设定时间长度的计算任务动态调整到分布式计算集群中空闲的计算节点，将所述静态规划结果中其余计算任务按照所述静态规划结果中对应的分配方案分配到对应计算节点。

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