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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于数字孪生的分布式计算资源智慧进化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：CN119597493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510153895.0，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于数字孪生的分布式计算资源智慧进化方法及系统是由高经郡;高海玲;陶泽跃设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的分布式计算资源智慧进化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于数字孪生的分布式计算资源智慧进化方法及系统，涉及资源进化技术领域，包括通过在计算节点部署智能感知探针采集运行数据，利用双层注意力机制提取特征，基于图神经网络构建数字孪生模型，结合分层强化学习框架优化资源分配策略和调度决策，并通过注意力增强的序列预测网络生成预测序列，最终采用粒子群算法求解最优配置方案。本发明可提高分布式计算资源利用率，降低系统能耗，实现计算资源的智能化调度和优化配置。

本发明授权基于数字孪生的分布式计算资源智慧进化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的分布式计算资源智慧进化方法，其特征在于，包括：在分布式计算集群的每个计算节点部署智能感知探针，所述智能感知探针采用多任务并行采集算法获取计算资源运行数据；对所述计算资源运行数据采用双层注意力机制进行特征提取，其中第一层注意力机制识别资源状态突变点生成突变特征序列，第二层注意力机制基于所述突变特征序列提取资源波动特征得到特征张量；将所述特征张量输入图神经网络构建计算资源数字孪生模型，所述图神经网络融合时序卷积层和空间关系层，建立计算节点间的节点动态关联图；基于所述节点动态关联图，采用混合熵优化算法计算特征重要性得到特征权重矩阵，所述特征权重矩阵用于表征资源状态的多维度相关性；将所述特征权重矩阵和所述节点动态关联图输入分层强化学习框架，在宏观层采用改进的策略梯度算法基于所述特征权重矩阵学习全局资源分配策略，在微观层采用改进的Q学习算法基于所述节点动态关联图优化局部调度决策；将所述全局资源分配策略和所述局部调度决策输入注意力增强的序列预测网络，生成多尺度时间窗口的资源利用预测序列；基于所述资源利用预测序列，设计动态融合机制结合长短期预测结果，采用改进的贝叶斯优化算法计算不同时间尺度的预测权重得到融合预测结果；根据所述融合预测结果构建多目标优化模型，将系统性能指标设定为优化目标，采用粒子群算法求解得到最优资源配置方案和调度策略。

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