1.一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）获取目标静态负载，在基准Linux内核上运行静态负载并开启内核函数跟踪，采集函数调用地址；

（2）对采集到的函数调用地址进行源码映射，得到函数调用链与内核源码位置的对应关系；

（3）基于源码位置提取相关Kconfig约束并构造布尔可满足性问题，求解得到满足约束的负载相关内核配置集合；

（4）基于负载相关内核配置集合执行多维度配置项修复，并通过虚拟化启动测试迭代验证，得到启动的目标内核配置文件并构建内核；采用静态分析工具对内核源码中的条件编译语句与Kconfig显式依赖关系开展联合分析，提取得到相关Kconfig约束并转化为 CNF 形式的约束文件，基于约束文件构造布尔可满足性问题；采用 SAT 求解器对所述布尔可满足性问题进行求解，求解过程中通过冲突驱动子句学习对无效搜索路径进行剪枝，剔除冗余配置项，得到满足所有Kconfig约束的负载相关内核配置集合；

（5）将调度器参数优化建模为强化学习问题，基于轻量化Q‑learning对调度策略及调度器关键运行时参数进行参数搜索与策略更新，输出优化后的调度参数集合；

（6）根据目标内核配置文件与所述调度参数集合生成优化内核镜像，并在静态负载环境中部署运行。

2.根据权利要求1所述的一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，步骤（1）中，采用Linux内核ftrace机制实现内核函数跟踪，通过启用function追踪器，精准记录静态负载运行过程中的函数调用地址与调用顺序。

3.根据权利要求2所述的一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，步骤（2）中，基于内核调试符号文件，采用addr2line工具将十六进制的函数调用地址解析为对应的源码文件路径及行号，完成函数调用地址到内核源码位置的精准映射。

4.根据权利要求1所述的一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，步骤（4）中，多维度配置项修复为基于负载特征的针对性修复具体如下：以负载相关配置项为基准补全完整的配置依赖链条；结合内核语义建模结果融入核心系统组件配置项；剔除与负载相关配置项存在互斥关系的冗余配置项；引入负载相关因子改进配置项评分模型，按评分优先级执行配置修复。

5.根据权利要求4所述的一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，采用 QEMU 实现虚拟化启动测试，通过启动日志精准定位导致内核启动失败的配置项，每轮迭代中结合Kconfig依赖约束与日志分析结果对配置项集合进行更新调整，经多次迭代验证直至内核实现正常启动。

6.根据权利要求1所述的一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，步骤（5）中，强化学习的状态空间融合静态特征与动态性能指标，静态特征包含调度策略类型，动态性能指标包含静态负载运行下的基准测试吞吐量与CPU利用率方差，实现对内核运行状态的全面感知。

7.根据权利要求6所述的一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，步骤（5）中，将调度器运行时参数的增量调整操作作为强化学习的动作空间，采用受控步长对调度器参数进行增加或减少操作，限定单次参数调整幅度，避免因参数突变引发的系统稳定性风险。

8.根据权利要求7所述的一种面向静态负载的双重内核优化方法，其特征在于，步骤（5）中，采用自适应探索策略动态调整ε‑greedy中的探索率ε，训练初期设置较大的探索率以扩大调度参数的搜索范围，随训练过程逐步收敛，逐步减小探索率以强化对最优策略的利用，提升参数优化的稳定性与有效性。