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龙图腾网获悉重庆博拉智算科技有限公司申请的专利基于Docker原生API的分布式容器调度系统及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：CN120849026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511358300.1，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权基于Docker原生API的分布式容器调度系统及方法是由曹靖;李鲁设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Docker原生API的分布式容器调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，尤其涉及基于Docker原生API的分布式容器调度系统及方法，通过资源获取模块根据DockerSDK创建与本地主机Docker引擎的通信连接，获取本地主机管理的容器的实时资源数据；通过指标评估模块根据实时资源数据调用预设的自定义指标评估规则评估节点可用性，构建动态资源池；通过智能调度决策模块根据本地主机中管理的容器中的节点信息构建决策树，以动态资源池为决策树的生长资源，调用基于规则的调度算法将实时资源数据分配至决策树对应的节点中；通过管理部署模块根据智能调度决策模块的资源调度分配结果对容器进行直接创建、启动、停止和迁移操作。本发明能够解决现有技术中的分布式容器调度技术存在的策略灵活性较差的问题。

本发明授权基于Docker原生API的分布式容器调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于Docker原生API的分布式容器调度系统，其特征在于：包括资源获取模块、指标评估模块、智能调度决策模块以及管理部署模块，其中： 资源获取模块用于根据Docker SDK创建与本地主机Docker引擎的通信连接，获取本地主机管理的容器的实时资源数据； 指标评估模块用于根据实时资源数据调用预设的自定义指标评估规则评估节点可用性，构建动态资源池； 智能调度决策模块用于根据本地主机中管理的容器中的节点信息构建决策树，以动态资源池为决策树的生长资源，调用基于规则的调度算法将实时资源数据分配至决策树对应的节点中； 管理部署模块用于根据智能调度决策模块的资源调度分配结果对容器进行直接创建、启动、停止和迁移操作； 所述智能调度决策模块中包括决策树构建单元、资源调度单元以及智能决策单元，所述决策树构建单元用于提取容器调度的核心资源特征作为决策树的分裂依据，并根据动态资源池数据变化对决策树进行动态更新； 所述资源调度单元用于通过融合GPU空闲优先、负载均衡和自定义策略，形成多目标调度候选集，并利用改进的蚁狮优化算法依据调度任务量对策略权重进行动态调控，最终输出最优调度策略； 所述智能决策单元根据最优调度策略将实时资源数据分配至决策树对应的执行节点； 所述利用改进的蚁狮优化算法依据调度任务量对策略权重进行动态调控，最终输出最优调度策略具体为： 初始化调度任务集合为； 计算任务量指数，表达式为： 其中，为任务量指数，为当前任务数量，为最大并发任务数，为任务t的GPU显存需求，为集群总空闲GPU显存；、为系数； 基于任务量指数对GPU空闲优先策略、负载均衡策略和自定义策略的权重进行动态调控，得到GPU空闲优先策略权重、负载均衡策略权重，自定义策略权重； 调用改进的蚁狮优化算法，初始化种群后，构建基于GPU空闲优先策略、负载均衡策略和自定义策略的适应度函数，表达式为： 其中，表示GPU空闲优先策略评分，表示负载均衡策略评分，表示自定义策略评分； 根据任务量指数，蚂蚁通过模拟蚁狮的陷阱进行位置更新，表达式为： 其中，，对应、、；表示第t代蚁狮的第j个权重，为惯性系数，随任务量动态调整，； 每次迭代后，计算所有蚂蚁和蚁狮的适应度，选择适应度最高的前50％蚁狮保留，其余进行适应度最高蚂蚁替换，并保留全局最优蚁狮，全局最优蚁狮不参与替换； 当迭代次数达到预设的迭代次数后，停止迭代，输出全局最优蚁狮对应的权重组合； 根据全局最优蚁狮对应的权重组合计算所有节点的综合评分，选择综合评分最高的节点作为最优调度策略； 所述资源调度单元中，融合GPU空闲优先、负载均衡和自定义策略，形成多目标调度候选集具体为： 初始化节点集合为； 对于每个节点，基于节点GPU空闲资源和负载计算GPU空闲优先策略评分，表达式为： 其中，为节点的GPU空闲显存，为总显存，为GPU计算负载，、为固定系数；为GPU空闲优先策略评分，标准化处理后评分范围为； 基于节点综合负载计算负载均衡策略评分，表达式为： 其中，表示CPU使用率，为GPU计算负载，为内存使用率，、、为负载权重，为负载均衡策略评分，标准化处理后评分范围为； 根据用户配置的规则计算自定义策略评分。

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