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龙图腾网获悉湖南财政经济学院申请的专利一种云计算环境下的动态资源分配与负载均衡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：CN119883663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510387313.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种云计算环境下的动态资源分配与负载均衡方法是由刘胜宗;周筠;刘焕华;许洋设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云计算环境下的动态资源分配与负载均衡方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种云计算环境下的动态资源分配与负载均衡方法，涉及云计算技术领域。该方法包括通过实时监控资源使用和服务器状态，收集实时数据、负载数据、历史数据及异构资源信息。利用蜘蛛蜂算法优化的灰色预测模型对历史数据进行训练，预测未来负载变化。同时，提取异构资源性能数据，并通过多目标鳟海鞘算法计算异构分配数据，据此制定资源分配策略。最终，根据预测的未来负载变化实时调整资源分配策略，本发明通过蜘蛛蜂算法优化的灰色预测模型和多目标鳟海鞘算法，解决了传统方法在负载预测准确性、异构资源管理和资源分配动态性方面的缺陷，显著提高了资源利用率、系统性能和动态适应性，降低了运营成本。

本发明授权一种云计算环境下的动态资源分配与负载均衡方法在权利要求书中公布了：1.一种云计算环境下的动态资源分配与负载均衡方法，其特征在于，包括： S1：对云计算环境中的资源使用情况和服务器进行实时监控得到实时数据和负载数据，并收集历史数据和异构资源； S2：构建基于蜘蛛蜂算法优化的灰色预测模型，输入所述历史数据进行训练，得到优化灰色预测模型，将所述实时数据输入到所述优化灰色预测模型得到未来负载变化数据； S3：对所述异构资源进行提取得到异构性能数据，使用多目标鳟海鞘算法对所述异构性能数据进行计算得到异构分配数据，根据所述异构分配数据和所述负载数据制定资源分配策略，并根据所述未来负载变化数据实时调整所述资源分配策略； 获取所述异构分配数据的步骤包括： S31：根据计算资源性能数据、存储资源性能数据和网络资源性能数据定义目标函数，并确定约束条件； S32：使用所述多目标鳟海鞘算法随机生成鳟鱼种群，每个鳟鱼个体代表一个资源分配方案； S33：对于每个所述鳟鱼个体，根据所述目标函数计算适应度值，并将所述鳟鱼种群中的所有所述鳟鱼个体按照非支配关系进行排序，将所述鳟鱼种群分为多个等级； S34：在同一所述等级内，在每个所述目标函数维度上，计算相邻所述鳟鱼个体在该目标函数值上的距离，然后将多个所述距离累加得到每个所述鳟鱼个体的拥挤度； S35：从所述鳟鱼种群中选择所述等级最低且所述拥挤度最大的鳟鱼个体作为当前全局最优解进入下一代； S36：所述鳟鱼个体根据自身位置和所述当前全局最优解的位置进行移动，公式表达为：式中，是第I个鳟鱼个体在第T代的位置，当前全局最优解的位置，R1是在[0,1]之间的随机数； S37：海鞘跟随所述鳟鱼个体的位置进行移动； S38：重复步骤S32至步骤S37，直至达到预设迭代次数，得到非支配解集，从所述非支配解集中选择适用度最高一个解作为所述异构分配数据。

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