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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种考虑双重随机故障影响的云计算中心绿色调度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：CN119536927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411381268.4，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权一种考虑双重随机故障影响的云计算中心绿色调度方法是由桑秀芝;虞先玉;周德群;张肖潇设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑双重随机故障影响的云计算中心绿色调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应分布估计算法的“网络‑电源”双重随机故障影响下云计算中心绿色调度方法。通过分析“网络‑电源”双重随机故障下的云计算调度特征，本发明首先结合任务复制的故障管理技术，构建最小化云计算中心能耗与任务完成时间，以及最大化任务成功率的三目标优化调度模型。接着，设计任务处理顺序、任务处理位置、任务处理速度及备份任务位置等四维概率矩阵，以强化调度算法寻优能力；并针对三个调度目标设计邻域搜索算子，加快算法收敛速度。最后，通过田口正交实验确定算法参数，使用正交实验所得参数设计数值仿真实验，结合C距离理论来分析算法的有效性和优越性，为云计算中心兼顾高效运行与节能减排提供优化方案。

本发明授权一种考虑双重随机故障影响的云计算中心绿色调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应分布估计算法的双重故障影响下云计算中心绿色调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，基于中心网络域、电源域双重故障的云计算环境下的绿色调度模型； 使用以下自适应分布估计算法对任务进行调度: 步骤2，调度模型编码，根据优先约束初始化概率矩阵，进行概率矩阵抽样，产生新种群； 步骤3，采用改进算子对临时归档集TAS进行多样性改善，用临时归档集TAS更新归档集AS，调度长度比例SLR最高η％作为精英群体更新概率矩阵； 步骤4，判断是否达到结束条件，若达到条件则输出最优绿色调度方案，若未达到条件则转入所述步骤3继续循环直至达到结束条件并输出最优方案； 步骤5，采用田口正交实验来研究不同参数水平下参数对算法性能的影响，找到最佳的参数组合，通过解集差异距离来比较邻域搜索优化设计的有效性和优越性； 步骤1中，模型的基本假设如下：在云计算中心的处理过程中，电源区域和网络区域可能会独立发生故障，假设每个电源区域的故障概率遵循参数为α1的负指数分布，而维护时间遵循参数为δ1的负指数分布，假设每个网络区域的故障概率遵循参数为α2的负指数分布，而维护时间遵循参数δ2的负指数分布；每个任务有且仅有一个备份任务，每个任务及他的备份任务只能被处理一次；一台处理器一次最多只能处理一个任务；某个处理器上任务按次序一个一个被调度；处理器分配由最早完成时间优先规则EFTF决定；任务不允许抢占； 步骤1中，建立的所述绿色调度模型以最小化最大完工时间及能耗，最大化任务完成率为目标；并确保每个任务必须处理一次，并且只能处理一次；确保每个任务只有一次备份；确保只能一一处理处理器上的任务；确保每个任务必须在其先前任务完成后开始；具体模型和约束如下所示： min{Cmax,TEC,-R}1 式中，Cmax为最大完工时间，TEC为能耗，R为最大化任务完成率，因此以最小化-R为目标；n为需要处理的任务数，m为处理器的数量；Vj为任务j的电源电压，Vlow为最低电源电压，β为能耗计算常数，tj为任务j的计算时间，rsj为任务j的相关速度；xj,i,r＝1表示任务j是机器i上处理的第r个任务，否则xj,i,r＝0；yj,i＝1表示任务j备份在机器i上，否则yj,i＝0；cj为任务j的完成时间，M为一个很大的常数，mj为任务j分配的处理器；δmi,mj＝1表示mi≠mj,否则,mi＝mj；cmi,j为任务i与任务j的通讯时间；i→j为任务i是任务j的紧前任务； 步骤4中，以解集差异距离来对算法效果进行比较，通过比较两个非支配集A1和A2的解的质量来反映两个非支配集之间的支配关系；解集差异距离值越大，表示该算法越有优势，解集差异距离计算方式如下所示：

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