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龙图腾网获悉山东交通学院申请的专利基于熵权法和多策略粒子群算法的容器调度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：CN116405498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310293481.9，技术领域涉及：H04L67/1008；该发明授权基于熵权法和多策略粒子群算法的容器调度方法及系统是由潘为刚;徐飞;高嵩;虢力源;胡浩;王书新;王目树;康超;李正磊;王宁;赵钰钰;刘子阳设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于熵权法和多策略粒子群算法的容器调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于熵权法和多策略粒子群算法的容器调度方法及系统，该方法包括：以最小化不同服务器之间的数据交换率和服务器平均负载不均衡度为目标函数，构建多目标的容器调度模型；获取服务器集合、容器集合以及历史调度实例数据，结合多目标的容器调度模型，构建目标优属度矩阵，确定各个目标函数的权重；利用线性加权法将容器调度模型的多目标转化为单目标，根据单目标的容器调度模型，利用多策略粒子群算法进行迭代求解，得到最终的容器调度最优解，解决了目标均衡问题以及基本粒子群算法存在的易早熟、种群多样性不足的问题，使得服务器负载更均衡且网络通信负荷更低，达到最优均衡效果。

本发明授权基于熵权法和多策略粒子群算法的容器调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于熵权法和多策略粒子群算法的容器调度方法，其特征是，包括： 以最小化不同服务器之间的数据交换率和服务器平均负载不均衡度为目标函数，构建多目标的容器调度模型； 获取服务器集合、容器集合以及历史调度实例数据，结合多目标的容器调度模型，构建目标优属度矩阵，确定各个目标函数的熵值，进而确定各个目标函数的权重； 利用线性加权法将容器调度模型的多目标转化为单目标，根据单目标的容器调度模型，利用多策略粒子群算法进行迭代求解，得到最终的容器调度最优解； 利用多策略粒子群算法进行求解的过程，包括： 以容器调度模型的目标函数为粒子群算法的适应度函数，进行粒子编码，随机初始化粒子的位置向量和速度向量，设定相关参数，开始迭代； 基于迭代次数的不同，自适应调整并计算当前迭代的惯性权重和学习因子； 基于当前迭代的惯性权重和学习因子，更新粒子的速度向量与位置向量； 针对每个粒子，计算更新的位置向量与更新前的位置向量的相似度，若相似度大于设定阈值，则对更新后的粒子位置向量采用莱维扰动进行更新，反之则不进行任何操作； 判断是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则输出最优适应度和更新后的所有粒子位置向量，否则进行循环迭代； 所述计算更新的位置向量与更新前的位置向量的相似度，为：基于互信息法，计算更新的位置向量与更新前的位置向量的互信息值，以互信息值作为相似度值； 惯性权重、学习因子和的计算公式为： 上式中，和分别为当前迭代次数和最大迭代次数，表示惯性权重的最小值，表示惯性权重的最大值，、、为预设系数。

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