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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利一种细粒度电力任务云边协同优化调度方法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：CN116225649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310176442.0，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种细粒度电力任务云边协同优化调度方法是由陈羽;程钎;孙伶雁;彭克;王玮;王敬华设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种细粒度电力任务云边协同优化调度方法在说明书摘要公布了：一种细粒度电力任务云边协同优化调度方法，属于配电物联网边缘计算技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤a，布置边缘计算网络场景；步骤b，建立任务模型及确定任务信息；步骤c，考虑服务配置的微服务处理模型；步骤d，微服务时延以及能耗的计算；步骤e，调度约束与目标数的建立；步骤f，基于NSGA‑Ⅱ的任务调度算法设计；步骤g，基于模糊逻辑的权重计算；步骤h，对最前沿的所有接进行排序。在本细粒度电力任务云边协同优化调度方法中，综合考虑微服务执行约束、任务排队、服务配置、设备资源以及任务属性，减小了任务执行时间和能耗，克服了现有技术中单个边设备资源有限，难以实现对所有任务进行本地的低延时与低能耗处理的问题。

本发明授权一种细粒度电力任务云边协同优化调度方法在权利要求书中公布了：1.一种细粒度电力任务云边协同优化调度方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤a，确定边设备与云端数量，进行边设备与云端的通讯设置，并进行容器以及设备的创建； 步骤b，建立任务模型及确定任务信息； 步骤c，考虑服务配置的微服务处理模型； 步骤d，微服务时延以及能耗的计算； 步骤e，调度约束与目标数的建立； 步骤f，基于NSGA-Ⅱ的任务调度算法设计； 步骤g，基于模糊逻辑的权重计算； 步骤h，采用逼近理想解排序方法对最优前沿的所有解进行排序，计算每个方案的得分，选择得分最大值对应的调度方案作为任务的调度方案； 在步骤c中，定义了map函数来表示微服务与容器的对应关系，对于任何和，代表微服务由容器处理，其中是所有微服务的集合，是所有业务容器的集合，设备中容器的运行与部署情况也是动态变化的，微服务被分配到设备处理时会有三种情况： 情况1：设备配置了微服务需要的容器，若此容器在处理其它同类型的微服务，微服务需要进入容器等待队列等待执行，若容器空闲，则微服务可以立即执行； 情况2：设备没有配置容器且，需要从云端下载所需容器的镜像文件，然后投入运行来处理微服务； 情况3：设备没有配置容器且，则需要将容器列表中的某一个容器替换掉，并将被替换的容器从容器列表中删除，然后添加新配置的容器来处理微服务； 在步骤d中，微服务时延的计算，包括微服务的执行时间，微服务之间的数据传输时间以及微服务的等待时间；微服务能耗的计算包括微服务执行能耗与数据传输能耗。

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