申请/专利权人：杭州德适生物科技有限公司

申请日：2023-11-16

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117742905A

主分类号：G06F9/48

分类号：G06F9/48;G06F9/50;G06F9/54;G06N3/006;G16B50/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供一种智能染色体分析中的高效调度方法及系统，该系统包括环境收集模块以及智能调度器，所述环境收集模块用于采集各项环境参数，并将采集到的参数发送到所述智能调度器中进行调度分析，所述智能调度器包括多级反馈队列、依赖关系处理模块、智能体、监控模块、任务资源表和调度模块，所述智能调度器通过多级反馈队列来管理不同优先级的任务，所述任务包括染色体核型定位、染色体切割、染色体识别、染色体缺陷识别、微核畸变分析中的一种或几种。本发明的高效调度方法及系统能够自我学习和自我优化，智能体实时从环境反馈中学习和优化调度策略，使得本发明的系统能够适应各种复杂和变化的环境，并且运行时间越长、调度效率越高。

主权项：1.一种智能染色体分析中的高效调度系统，其特征在于：包括环境收集模块以及智能调度器，所述环境收集模块用于采集各项环境参数，并将采集到的参数发送到所述智能调度器中进行调度分析；所述智能调度器包括多级反馈队列、依赖关系处理模块、智能体、监控模块、任务资源表和调度模块，所述智能调度器通过多级反馈队列来管理不同优先级的任务，所述依赖关系处理模块在任务到达时使用图模型分析任务的依赖关系，根据依赖关系结果进入多级反馈队列，所述智能体接收所述环境收集模块发来的环境参数后提供调度策略，所述监控模块根据所述调度策略和任务资源表的情况进行资源判断，发出调度信号并发送至所述调度模块，所述调度模块接收所述调度策略，并结合所述调度信号进行执行调度，所述执行调度后将调度反馈发回至所述智能体，即可实现智能染色体分析中的高效调度，其中所述任务包括染色体核型定位、染色体切割、染色体识别、染色体缺陷识别、微核畸变分析中的一种或几种；所述智能体使用PPO算法训练，其包括以下步骤：1初始化参数：包括初始化策略网络参数和值函数网络参数，其中策略网络用于生成动作，值函数网络用于评估状态的价值；2收集经验：使用当前策略进行若干次交互，收集包括状态、动作、奖励中一种或几种的经验数据；3估计价值函数：使用值函数网络估计每个状态的价值，得到对应的价值函数估计；4计算优势函数：对于每个经验数据，计算优势函数，其中是经验数据中的累计回报，优势函数的估计采用GAE；5求解策略梯度：用最大化目标函数来更新策略网络参数，计算策略梯度；6更新策略网络：通过策略梯度更新策略网络参数，所述策略梯度包括AdamW优化算法；7更新值函数网络：使用更新后的策略网络参数，使用均方误差函数优化值函数网络参数；8重复步骤（2）-（7），直到达到预设的迭代次数或其他停止准则；步骤（3）-（5）的函数中，为初始化策略网络参数，为值函数网络参数，为状态，为动作，为策略在状态下选择动作的概率，为旧策略概率，表示状态选择动作相对于平均值的优势，函数用于限制指标数值在一个范围内，为时刻下所计算的目标函数，为总时刻，为超参数，控制概率比率的上下限，通过调整的大小，可以平衡算法对新策略和旧策略的采样比例，从而确保策略优化的稳定性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州德适生物科技有限公司 一种智能染色体分析中的高效调度方法及系统

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