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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利基于DSACO的分布式集群资源自主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：CN119105866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411126413.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于DSACO的分布式集群资源自主调度方法是由胡凯铭;庄毅;顾晶晶设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DSACO的分布式集群资源自主调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DSACO的分布式集群资源自主调度方法，主要包括：实时监控集群系统中各节点状态与网络拓扑信息，对分布式集群的运行情况进行动态跟踪；其次，基于多目标规划模型及群智能优化思想，构建分布式资源自主调度模型；基于资源自主分配模型构建多阶段资源分配算法DSACO，公平选取任务集合，对不同任务进行分散搜索，对初步分配结果再进行进一步优化处理，确定更优的资源分配方案；最后，根据QoS评价指标进行判断与处理，增强高负载情况下的集群可靠性。本发明从资源分配公平性，资源利用率、综合负载多个维度对资源分配进行优化处理，可提高大型系统中分布式集群资源的快速批量分配能力，提升高负载情况下的服务质量。

本发明授权基于DSACO的分布式集群资源自主调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DSACO的分布式集群资源自主调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，基于节点配置信息、节点动态信息和网络信息构建系统信息库RES，同时实时监控分布式集群中各节点上的负载状态信息和节点之间的链路信息，并保存在所述系统信息库RES中； 步骤2，从计算能力、负载情况、资源利用率这几个方面对服务器节点进行评估，计算每个节点的综合负载和资源利用率，并保存在所述系统信息库RES中； 步骤3，根据服务器集群中节点和用户任务的异构性，将资源调度问题建模为多目标优化问题，并构建分布式资源自主分配模型； 步骤4，基于所述分布式资源自主分配模型，针对用户任务的优先级与资源需求差异性，通过优先级迭代的公平分配算法，在集群资源可用量限制范围内从全部任务中构建可分配任务集合； 步骤5，根据可分配任务集合及集群节点状态信息，构建集群资源分散搜索与竞争优化算法DSACO，使得每个任务根据自身资源需求特征搜索适应度高的服务器节点，确定初步资源分配方案； 步骤6，进行节点预期负载变化情况分析，对存在预期负载差异大于预设标准的节点执行竞争优化算法，确定资源分配方案；所述竞争优化算法包括：使用一致性哈希算法先将优先级低的任务随机分配至低负载节点，进一步基于群智能优化算法对随机分配结果进行组合优化； 步骤7，利用综合负载和节点预分配任务特征评估资源分配后的预期负载，若节点的预期负载均未超过设定的阈值，则执行资源分配；否则考虑资源分配公平性与优先级，使用淘汰策略进行进一步处理，减少即将执行的任务数量以降低预期负载。

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