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龙图腾网获悉中电信数智科技有限公司申请的专利一种基于Openstack的虚拟机迁移节点选择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：CN115033345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210645724.6，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种基于Openstack的虚拟机迁移节点选择方法是由张磊;高宁;蒋彪;李春;薛灵;李鑫设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Openstack的虚拟机迁移节点选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Openstack的虚拟机迁移节点选择方法，包括：基于OpenStack判断虚拟机节点状态，所述虚拟机节点状态分为超载、低负载和正常状态；若虚拟机节点超载，则执行最小二乘法来选择虚拟机迁移节点；若虚拟机节点低负载，则执行基于遗传算法改进后的GMDS来选择虚拟机迁移节点；若虚拟机节点正常状态，则使用GMDS结合遗传算法的模式来选择虚拟机迁移节点。虚拟机最终迁移节点确认。本发明可用来对任意节点的下一时刻状态进行高效预测，可解决GMDS调度虚拟机资源的精度问题，调度资源时达到资源最大化的效果。

本发明授权一种基于Openstack的虚拟机迁移节点选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Openstack的虚拟机迁移节点选择方法，其特征在于，包括： 步骤1、基于OpenStack判断虚拟机节点状态，所述虚拟机节点状态分为超载、低负载和正常状态； 步骤2、若虚拟机节点超载，则执行最小二乘法来选择虚拟机迁移节点； 步骤3、若虚拟机节点低负载，则执行基于遗传算法改进后的GMDS来选择虚拟机迁移节点； 步骤4、若虚拟机节点正常状态，则使用GMDS结合遗传算法的模式来选择虚拟机迁移节点； 步骤5、基于步骤2-4选择的虚拟机迁移节点进行虚拟机最终迁移节点确认； 所述步骤4包括： （1）初始化：配置进化代数计数器time=0，最大进化代数T，随机模拟M个个体作为初始群体VM0；VM0包括VMcpu，VMmem，PMcpu，PMmem参数的初始化数值；VMcpu，VMmem为虚拟的CPU、内存；PMcpu，PMmem为服务器的CPU、内存； 采用Ui表示第i台物理机的资源总量以及其上面跑的全部虚拟机的资源总量，则：U i ={VM cpu ,VM mem ,PM cpu,PM mem }； （2）参数评价：记系统内的个体的适应度配置为U，Umin为最小二乘法的最优解，其中，U={U i ,U a },{U i ,U b },{U i ,U c },…,{U i ,U fin }； 对上述U中数据每两个一组，进行最小二乘判断； Ui表示从物理机节点超载前各个节点资源使用的状态统计；Ua表示物理机a在i时间点时的资源使用量；Ub表示物理机b在i时间点时的资源使用量；Uc表示物理机c在i时间点时的资源使用量；Ufin表示物理机fin在i时间点时的资源使用量； 依次进行判断，求得上述U中最小二乘法的最优解； （3）选择运算：首先按照时间先后顺序，对每一时刻的包括VMcpu，VMmem，PMcpu，PMmem的参数的取值进行判断，统计出其各自的权重，随着迭代的不断继续，每时每刻这四个参数对应的权重也在不断变化； （4）交叉运算：对包括VMcpu，VMmem，PMcpu，PMmem的参数进行交叉计算，在不断的对比中，将有用的参数保留，无用的参数权重降低； （5）参数降低：在Ui中引入权重，通过权重选择，将不必要参数权重赋值为0，将参数数量降低，只统计必要参数； （6）终止条件判断：根据GMDS对选择后的参数进行运算，若当前状态无限趋近于U，且参数经过交叉运算后不再减少，此刻则以运算过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算，得到最终计算节点，则此刻的节点最适合创建虚拟机。

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