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龙图腾网获悉华北电力大学;国网河南省电力公司信息通信公司;国网重庆市电力公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于安全云的多目标优化任务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：CN114741955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210294811.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于安全云的多目标优化任务调度方法是由李为;樊祺;党芳芳;吴克河;王皓民;姜媛;谢云澄;高峰;戴诚;朱海珠设计研发完成，并于2022-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于安全云的多目标优化任务调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于安全云的多目标优化任务调度方法，包括如下步骤：1构建安全云环境下的任务调度模型；2对人工鱼群算法进行优化，生成以执行成本、负载均衡和任务完成时间为指标的最优分配方案，实现基于安全云的多目标优化任务调度。上述方法利用Tent混沌映射对人工鱼群进行初始化，有效保持了种群的多样性，避免算法陷入局部最优，使得全局搜索能力得到改善；其次对人工鱼群的步长、视野属性进行动态优化，并引入自适应移动步长，加快了算法的全局收敛速度以及提高了算法的优化精度；最后引入交叉变异机制，提高了算法跳出局部最优解的能力，保证了网络安全的实时性与有效性，提高了虚拟安全组件资源的利用率，节省了运营成本。

本发明授权一种基于安全云的多目标优化任务调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于安全云的多目标优化任务调度方法，其特征在于：包括如下步骤： 1构建安全云环境下的任务调度模型； 2对人工鱼群算法进行优化，生成以执行成本、负载均衡和任务完成时间为指标的最优分配方案，实现基于安全云的多目标优化任务调度； 任务调度模型包括： 101：异常流量子任务，后面简称任务，F＝{f1，f2，...，fi，...，fm}，其中，fi代表第i个任务，i∈{1,2,3,...,m}m为任务的数量，fi的属性值可以表示为：fi＝{fi-length,fi-fileSize,fi-outputSize,fi-type,fi-level}，各属性值含义分别代表任务fi的长度、执行前的大小、执行后的大小、类别以及风险等级； 102：虚拟安全组件资源，后面简称虚拟资源，R＝{r1,r2,...,rj,...,rn}，其中，rj代表第j个虚拟资源，j∈{1,2,3,...,n}，n为虚拟资源的数量，rj的属性值可以表示为：rj＝{rj-mips,rj-bw,rj-ram,rj-pesNumber,rj-size,rj-type}，各属性值含义分别代表虚拟资源rj的计算能力、带宽、运行内存、cpu数量、存储空间大小以及类别； 103：任务在虚拟资源上的执行时间，其中，由于任务有不同的风险等级，因此执行时间不仅与任务的长度有关，还与该任务的风险等级有关： 104：任务在虚拟资源上的传输时间： 105：虚拟资源处理一个任务所要消耗的时间为传输时间与执行时间之和： cij＝exeij+transij 106：分配在虚拟资源上的多个任务是串行处理的，而多个虚拟资源是并行运行的，表达式如下： totalTtme＝maxrCompletej 其中，rCompletej为虚拟资源rj的完成时间，totalTime为总的任务完成时间； 107：任务的执行成本包括在虚拟资源上的计算成本、带宽成本、内存成本与存储成本之和，考虑到安全云环境下的异构性，存在多种不同性能的虚拟资源，因此，使用单位成本进行累计： exeCostij＝exeij×rj-mips×rj-pesNumber×rUnitMipsCost transCostij＝transij×rj-bw×rUnitBwCost ramCostij＝cij×rj-ram×rUnitRamCost sizeCostij＝cij×rj-size×rUnitSizeCost 其中，totalCost为总的处执行成本，exeCostij、transCostij、ramCostij、sizeCostij分别为虚拟资源rj完成任务fi所需的计算成本、带宽成本、内存成本与存储成本； 108：虚拟资源的负载不仅仅要考虑分配在该虚拟资源上的任务长度，还需要考虑该虚拟资源的性能，其中，η1、η2分别为虚拟资源的计算能力与带宽大小的权重系数，loadEvaluation值越小，说明每个虚拟资源的负载越均衡，虚拟机负载公式如下： 109：考虑到任务完成时间、成本、负载均衡是不同的评价指标，具有不同的量纲与量纲单位，因此，为了消除多个指标之间的量纲影响，需要对其进行归一化处理，以解决不同指标之间的可比性，各指标归一化处理公式如下： 其中，ftime、fcost、fload分别为归一化后的任务完成时间、执行成本、虚拟资源的负载均衡，totalTimemin、totalCostmin分别为任务完成时间与执行成本的最小值，totalTimemax、totalCostmax分别为任务完成时间与执行成本的最大值； 引入线性权重动态分配策略，对时间、成本和负载均衡这三个指标进行动态权重分配，表达式如下： F＝λ1×ftime+λ2×fcur+λ3×fload 适应度函数F的值越小，说明分配方案越合理，其中，λ1为算法对任务完成时间的偏好程度，λ2为算法对成本的偏好程度，λ3为算法对负载均衡的偏好程度，itermax为人工鱼群的最大迭代次数，itercur为人工鱼群的当前迭代次数； 表1上述各表达式中缩写字母的含义

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学;国网河南省电力公司信息通信公司;国网重庆市电力公司信息通信分公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：102206 北京市昌平区回龙观北农路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。