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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多任务监控与调度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：CN119576505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510131703.6，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权多任务监控与调度方法及系统是由高海玲;高经郡;李栋设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本多任务监控与调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多任务监控与调度方法及系统，涉及任务调度技术领域，包括通过接收任务提交请求，基于历史执行时间序列和双向门控循环神经网络构建任务执行时间预测模型；监控任务执行过程，利用分层马尔可夫决策和谱聚类算法识别异常任务；针对异常任务，基于资源竞争度构建任务依赖图并计算临界路径确定最优计算节点重新执行；本发明能够准确预测任务执行时间，及时发现异常任务并进行资源优化调度，提高系统运行效率。

本发明授权多任务监控与调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.多任务监控与调度方法，其特征在于，包括：接收携带任务标识信息的任务提交请求，根据所述任务标识信息划分任务组，采集同一任务组的历史执行时间序列，执行基于核密度估计的自适应滤波算法，对所述历史执行时间序列进行降噪处理得到初始特征序列，将所述初始特征序列输入包含因果卷积层和空洞卷积层的时序特征提取网络，提取任务特征向量，基于所述任务特征向量，通过双向门控循环神经网络，构建预测最大执行时间阈值的任务执行时间预测模型；监控所述任务的执行过程，采集任务执行时间和实时运行数据，当所述任务执行时间超过最大执行时间阈值时，基于所述实时运行数据构建任务运行状态空间，利用分层马尔可夫决策模型对任务状态进行建模，将所述实时运行数据按时间序列转换为任务状态序列，采用贝叶斯推断方法计算状态转移概率，基于所述状态转移概率，利用谱聚类算法对所述任务状态序列进行分段，并结合动态时间规整算法识别异常状态片段，当识别出异常状态片段时将所述任务判定为异常任务；针对所述异常任务，基于所述实时运行数据构建任务资源竞争度矩阵，基于所述任务资源竞争度构建带权有向图作为任务依赖图，利用改进的最小生成树算法计算资源临界路径，采用基于所述资源临界路径的任务排序算法确定重新执行所述异常任务的最优计算节点；记录所述异常任务的重新执行轨迹信息，计算所述任务执行时间预测模型的预测值与实际值的皮尔逊相关系数确定预测误差，采用时序分解算法将所述预测误差反馈至所述任务执行时间预测模型的不同网络层进行优化；当所述异常任务的重新执行次数达到预设的最大重试次数时，终止所述异常任务并返回失败分析报告。

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