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龙图腾网恭喜北京三快在线科技有限公司申请的专利流量算力分配方法、装置、电子设备及存储介质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：CN114371930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111552457.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权流量算力分配方法、装置、电子设备及存储介质是由周家宏;宋伟;毛顺辉;谢乾龙;林乐彬;杨国梁;杨霖霏;王兴星设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本流量算力分配方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种流量算力分配方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在接收到流量请求时，确定接收到流量请求的当前时间所处的时间段，并获取流量请求的流量特征；获取与时间段对应的模型参数，所述模型参数是流量算力分配模型的网络参数；将流量特征输入具有所述模型参数的流量算力分配模型，得到所述流量特征对应的队列长度、处理模型和链路，所述队列长度、处理模型和链路用于表征流量算力，所述处理模型包括粗排模型、精排模型和机制模型中的至少一种，所述队列长度包括粗排队列和或精排队列的长度；根据所述队列长度、所述处理模型和所述链路，对所述流量请求进行处理。本申请实施例可以提高资源利用率，避免算力冗余。

本发明授权流量算力分配方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种流量算力分配方法，其特征在于，包括：在接收到流量请求时，确定接收到所述流量请求的当前时间所处的时间段，并获取所述流量请求的流量特征；获取与所述时间段对应的模型参数，所述模型参数是流量算力分配模型的网络参数；将所述流量特征输入具有所述模型参数的流量算力分配模型，得到所述流量特征对应的队列长度、处理模型和链路，所述队列长度、处理模型和链路用于表征流量算力，所述处理模型包括粗排模型、精排模型和机制模型中的至少一种，所述队列长度包括粗排队列和或精排队列的长度；根据所述队列长度、所述处理模型和所述链路，对所述流量请求进行处理；所述方法还包括：获取所述时间段的历史流量请求，并获取所述历史流量请求的历史流量特征；基于所述历史流量特征，采用进化算法对流量算力分配模型进行训练，得到与所述时间段对应的模型参数；所述基于所述历史流量特征，采用进化算法对流量算力分配模型进行训练，得到与所述时间段对应的模型参数包括：对所述流量算力分配模型的模型参数进行初始化，得到多套初始模型参数；分别通过具有多套所述初始模型参数的流量算力分配模型对所述历史流量特征进行处理，确定每套所述初始模型参数对应的目标函数值；根据每套所述初始模型参数对应的目标函数值，对所述多套初始模型参数进行参数进化处理，得到多套进化模型参数；基于所述多套进化模型参数进行迭代处理，直至目标函数值收敛，得到最后一代的多套进化模型参数；根据所述最后一代的多套进化模型参数，确定与所述时间段对应的模型参数；所述分别通过具有多套所述初始模型参数的流量算力分配模型对所述历史流量特征进行处理，确定每套所述初始模型参数对应的目标函数值，包括：分别将所述历史流量特征输入具有所述多套初始模型参数的流量算力分配模型，得到在每套初始模型参数下所述历史流量特征对应的队列长度、处理模型和链路；根据所述历史流量特征对应的队列长度、处理模型和链路，对所述历史流量特征进行离线仿真，确定所述历史流量特征在每套初始模型参数下所对应的目标指标值和算力值；根据所述目标指标值和算力值，分别确定每套初始模型参数对应的目标函数值。

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