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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利基于资源预测模型的任务调度方法和装置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：CN114416313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210009635.2，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于资源预测模型的任务调度方法和装置是由钟子宏设计研发完成，并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于资源预测模型的任务调度方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于资源预测模型的任务调度方法和装置。其中，该方法包括：获取第一任务调度历史信息和第一资源占用状态信息，根据第一任务调度历史信息和第一资源占用状态信息，确定目标训练样本集合，每个训练样本包括一个任务在一个历史周期中的一个时段上的调度特征和资源占用状态标签、一个任务的父任务在一个历史周期中一个时段的上一个时段上的调度特征和资源占用状态标签、以及一个任务的子任务在一个历史周期的上一个历史周期中一个时段的下一个时段上的调度特征和资源占用状态标签，根据目标训练样本集合，对待训练的资源预测模型进行训练，得到目标资源预测模型。本申请解决了任务调度的资源占用预测不够准确的技术问题。

本发明授权基于资源预测模型的任务调度方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于资源预测模型的任务调度方法，其特征在于，包括： 获取第一任务调度历史信息和第一资源占用状态信息，其中，所述第一任务调度历史信息包括N个历史周期中被调度的任务的调度特征，每个历史周期包括多个时段，N为大于或等于1的整数，所述第一资源占用状态信息包括所述被调度的任务的资源占用状态标签，所述资源占用状态标签用于表示所述被调度的任务的资源占用状态； 根据所述第一任务调度历史信息和所述第一资源占用状态信息，确定目标训练样本集合，其中，所述目标训练样本集合中的每个训练样本包括一个任务在一个历史周期中的一个时段上的调度特征和资源占用状态标签、所述一个任务的父任务在所述一个历史周期中所述一个时段的上一个时段上的调度特征和资源占用状态标签、以及所述一个任务的子任务在所述一个历史周期的上一个历史周期中所述一个时段的下一个时段上的调度特征和资源占用状态标签，所述N个历史周期包括所述一个历史周期和所述上一个历史周期，所述被调度的任务包括所述一个任务、所述父任务和所述子任务； 根据所述目标训练样本集合，对待训练的资源预测模型进行训练，得到目标资源预测模型，其中，所述待训练的资源预测模型用于根据所述目标训练样本集合中的每个训练样本中的所述一个任务的父任务在所述一个历史周期中所述一个时段的上一个时段上的调度特征和资源占用状态标签、以及所述一个任务的子任务在所述一个历史周期的上一个历史周期中所述一个时段的下一个时段上的调度特征和资源占用状态标签，确定所述一个任务在所述一个历史周期中的所述一个时段上的预测资源占用状态，并根据确定出的所述多个时段中的每个时段上的任务的预测资源占用状态，确定所述多个时段中的每一个时段上的预测资源占用状态。

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