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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于改进萤火虫算法的云原生平台容器迁移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：CN119938226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510015792.8，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种基于改进萤火虫算法的云原生平台容器迁移方法是由付雄;刘恒;齐骥;邓松;王俊昌;胡宗棠设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进萤火虫算法的云原生平台容器迁移方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于改进萤火虫算法的云原生平台容器迁移方法，该方法的主体思路是：首先，获取数据中心中的主机和容器及其各自的资源使用率；其次，筛选过载主机进而筛选出待迁移容器集合；再次，建立容器迁移的目标函数同时添加约束条件并初始化萤火虫算法的初始参数；进一步，计算萤火虫间的相对距离进而求得相对吸引力，根据吸引力结合步长更新萤火虫的位置，通过迭代得到最优化解；最后，根据最优解实现容器迁移完成整体的容器迁移流程。本发明优化标准萤火虫算法易陷入局部最优和收敛速度慢且易停滞的问题，采用动态自适应机制优化步长和吸引力，增强了算法的全局搜索能力和局部收敛性能。

本发明授权一种基于改进萤火虫算法的云原生平台容器迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进萤火虫算法的云原生平台容器迁移方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取数据中心中的主机集合HostList＝{H1,H2,…,Hj,…,Hm}； 步骤2：根据公式1更新得到主机负载集合HostLoadList＝{hostLoad1,hostLoad2,…,hostLoadi,…,hostLoadm} hostLoadi＝k1hCPUi+k2hRAMi+k3hBWi+k4hIOi#1 其中hostLoadi表示第i台主机负载情况，k1、k2、k3、k4分别表示CPU利用率、RAM利用率、BW利用率和IO利用率的权重，且k1+k2+k3+k4＝1； 步骤3：设置主机CPU过载阈值TCPU和整体负载阈值Ttotal； 步骤4：设置萤火虫算法中萤火虫个数为n，n为10,15间随机整数，最大迭代次数maxG＝50，自适应参数α0＝0.9，初始化每个萤火虫的位置X＝{X1,X2,…,Xi,…,Xn}，其中Xi为即为一种容器映射到主机的可能，Xi＝{cH1,cH2,…,cHj,…,cHm}，其中m为待迁移容器集合MigrateConList中容器个数，cHj表示其中第j台容器映射到主机的位置，初始化迭代次数t＝1； 步骤5：计算任意两只萤火虫之间的笛卡尔距离rij和光强衰弱系数γij； 步骤6：计算萤火虫之间的相对吸引力βijrij； 步骤7：将集合中的每一对萤火虫代入公式5计算，结果较大者对应的解向量Xit根据公式6更新萤火虫的位置Xit+1 其中W为信息负荷能耗，C为总运行成本，Wmin和Wmax分别表示信息负荷能耗的最小值和最大值，Cmin和Cmax分别表示总运行成本的最小值和最大值，m1+m2＝1， Xit+1＝Xit+βijrij×Xjt-Xit+αt+1×rand-0.5#6 其中，Xit表示在第t次迭代时第i只萤火虫的位置，Xjt为计算结果较小者对应的解向量，αt+1表示在第t+1次迭代时的步长，rand为0,1间的随机值，k为曲线衰减速率，k＝3； 如果迭代次数t等于最大迭代次数maxG，得到萤火虫最终位置集合X＝{X1,X2,…,Xi,…,Xn}，否则，迭代次数t加1并跳转到步骤5； 步骤8：将萤火虫最终位置集合X＝{X1,X2,…,Xi,…,Xn}中每一个解向量Xi代入到公式5中，取其中结果最小时对应的解向量作为最终迁移方案Xfin＝{cH1,cH2,…,cHj,…,cHm}； 步骤9：根据最终迁移方案Xfin＝{cH1,cH2,…,cHj,…,cHm}将对应的容器迁移到目标主机中，迁移结束。

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