一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估方法

本申请涉及计算机网络的技术领域，公开本发明提出一种基于层次分析法的算力网络实时性能评估方法，包括：通过传感器采集节点运行状态及任务需求数据，结合边缘量子算法生成局部性能指标；利用数字孪生模拟未来网络状态，融合生成多维性能数据集；基于资源偏差与地质分类模型动态调整AHP权重：高负载/故障启用高频更新，低负载扩展权重范围；引入风险评估算法量化性能‑成本‑碳效冲突等级，触发资源回收、优化提示或单一指标建议；根据评估结果分级触发调度策略，结合异常检测启动主动干预；通过强化学习动态更新AHP权重，并自动优化量子‑经典混合算法参数及区块链验证权重。本申请能够提高算力网络的实时响应效率与资源利用率。