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龙图腾网恭喜北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署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：CN114860428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210403348.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署方法是由丁晓东;钟生海;李保平;苏醒;陈娜;杨飞设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署方法，属于云计算领域。本发明使用开放虚拟格式OVF文档来对虚拟应用部署资源进行描述，构建虚拟组件的备选实例群，基于备选实例群构建算法模型的数据输入结构，使用基于Seq2Seq的虚拟组件实例选择神经网络模型选择虚拟组件实例组合。本发明相对于传统的基于非支配遗传算法、多目标粒子群优化算法进行多目标优化的方法，该方法效率更高，泛化性更强，并针对多种类资源组合问题进行设计，给出最终的资源组合方案。

本发明授权一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Seq2Seq模型的多云应用部署方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、使用开放虚拟格式OVF文档来对虚拟应用部署资源进行描述，其中，部署的资源包括多个虚拟组件实例； S2、构建虚拟组件的备选实例群； S3、基于备选实例群构建算法模型的数据输入结构； S4、使用基于Seq2Seq的虚拟组件实例选择神经网络模型通过模型训练和模型推理获得虚拟组件实例组合；基于Seq2Seq的虚拟组件实例选择模型包括编码器、注意力机制和解码器三部分，其中编码器部分将输入的组件实例群中的组件实例的属性进行编码，注意力机制用来获得输入组件实例特征的上下文信息，解码器用来得到最终的被选择的虚拟组件实例组合； 其中， 所述步骤S4中，使用1-D卷积层来作为编码器层，使用来表示第m个组件实例群中的第1个实例的属性使用X来表示所有虚拟组件实例属性的集合，X的维度为M×N，其中M为所有组件群中组件实例之和，N为组件实例的属性维度；然后编码器过程表达式表示为， H＝1DconvX 其中H＝{h1,h2,…hM}，维度为M×128； 所述步骤S4中，虚拟组件实例选择的最终结果是输出一个组件实例组合，包含多个组件实例，组件实例组合的输出分多次进行，在每次输出组件实例的过程中，注意力机制都需要得到一个上下文向量，用来表示本次的所有输入实例的特征；第i次上下文向量的表达式为，其中i也称为时间步； 其中，ht表示的是模型输入的所有组件实例t＝1,…,M，zi为解码器中的隐状态； 所述步骤S4中，在输出虚拟组件实例的过程中，考虑输出虚拟组件实例之间的先后关系，解码器部分采用RNN模型来实现，解码器中隐状态zi的表达式为， zi＝RNNzi-1,yi-1,ci-1 其中RNN为2层的LSTM网络，yi-1为上一时间步输出的组件实例，得到隐状态zi之后，所有输入的虚拟组件实例的概率分布为， Pyi|H,yi＝Distributionzi,ci 其中Distribution是一个MLP层，同时将所有输入的虚拟组件实例的概率进行了softmax，yi表示时间步i之前时间步输出的组件实例。

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