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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种ceph分布式存储系统的数据均衡方法及系统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：CN116339998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310335859.7，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种ceph分布式存储系统的数据均衡方法及系统是由杨堤;刘逸逸;富宇;康恺;顾中坚设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ceph分布式存储系统的数据均衡方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于云存储数据均衡领域，公开了一种ceph分布式存储系统的数据均衡方法及系统，本发明通过设置了状态空间、动作空间和奖励函数，采用一个演员网络和两个评论家网络组成的神经网络对状态空间和动作空间中的状态动作价值进行输出，并通过奖励函数调整优化模型中ceph系统的对象存储设备，将数据均衡问题转化为ceph系统中OSD的权重优化问题，通过智能体与环境的交互完成ceph系统的数据均衡，并且能够在不破坏原有算法逻辑的情况下，在多副本情况获得较好的分布效果。

本发明授权一种ceph分布式存储系统的数据均衡方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种ceph分布式存储系统的数据均衡方法，其特征在于，包括以下步骤： 搭建ceph系统仿真环境，将预设的归置组映射到预设的对象存储设备； 在ceph系统仿真环境中，根据归置组和对象存储设备以及对象存储设备的最大权重值，生成包括所有状态的状态空间； 根据不同对象存储设备在当前时刻权重的变化，生成包括所有动作的动作空间； 根据某一时刻采取的动作权重与对应时刻下某一对象存储设备中归置组的数量与数据完全均衡分布时每个对象存储设备中归置组的数量差值的乘积作为评价指标，结合下一时刻状态时获得的奖励，形成奖励函数； 将状态空间中的状态输入到神经网络中，神经网络采用一个演员网络和两个评论家网络组成的神经网络，两个评论家网络输出两个包括状态和动作的状态动作价值，从中选取最小的值作为最终状态动作价值； 评论家网络采用梯度下降算法确定最小化损失函数，根据最小化损失函数调整评论家网络的权重系数； 演员网络将输出的某一权重变化值送入评论家网络中计算最终状态动作价值的梯度，并根据最终状态动作价值的梯度更新演员网络的对应参数； 在演员网络输出的权重变化值上增加零均值，完成优化模型的构建； 结合奖励函数训练优化模型，最终得到使对象存储设备标准差最小的权重。

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