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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于多目标优化的大规模Hadoop集群虚拟机放置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：CN119902856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411990998.4，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权基于多目标优化的大规模Hadoop集群虚拟机放置方法是由陈哲毅;文佳;池梦莉;吴舒霞;张俊杰设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多目标优化的大规模Hadoop集群虚拟机放置方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于多目标优化的大规模Hadoop集群虚拟机放置方法，Hadoop集群的系统模型包含多个机架，每个机架内配置多个物理机PMs，每个物理机上运行着多个虚拟机VMs；Hadoop集群通过交换机进行数据块传输与文件副本复制，从而实现跨机架的数据同步与负载均衡；Hadoop集群的系统模型的优化目标为最小化Hadoop集群的能耗、资源浪费和文件访问延迟的加权之和，优化目标采用的方法使用由虚拟机染色体和块染色体组成的可变长度的染色体结构，该染色体结构用于表述放置虚拟机和数据块副本的位置，染色体结构使用交叉与变异操作，以增强虚拟机放置过程资源配置的解空间探索的多样性；本发明充分考虑Hadoop集群运行过程资源需求的动态变化，能确保Hadoop集群在高负载情况下保持良好性能。

本发明授权基于多目标优化的大规模Hadoop集群虚拟机放置方法在权利要求书中公布了：1.基于多目标优化的大规模Hadoop集群虚拟机放置方法，其特征在于：所述放置方法用于组建Hadoop集群，其Hadoop集群的系统模型包含多个机架，每个机架内配置多个物理机PMs，每个物理机运行多个虚拟机VMs；各机架之间通过核心交换机互连，机架内部的PMs通过交换机互连；Hadoop集群通过交换机进行数据块传输与文件副本复制，从而实现跨机架的数据同步与负载均衡；Hadoop集群的系统模型的优化目标为最小化Hadoop集群的能耗、资源浪费和文件访问延迟的加权之和，优化目标采用的方法使用由虚拟机染色体和块染色体组成的可变长度的染色体结构，该染色体结构用于表述放置虚拟机和数据块副本的位置，染色体结构使用交叉与变异操作，以增强Hadoop集群虚拟机放置过程资源配置的解空间探索的多样性； 对Hadoop集群的系统模型的优化目标为NP难的多目标优化问题，虚拟机所分配资源和虚拟化软件开销之和不得超过物理机的资源配置，虚拟机的资源消耗不能超过其所分配到的资源，物理机不能同时存储同一数据块的多个副本； 目标优化问题的形式化定义为 minw1Z1+w2Z2+w3Z317 其中， w1、w2和w3分别代表能耗、资源浪费和文件访问延迟三项优化目标的权重； 虚拟机染色体Cvm为二维数组，其定义为 其中，每列的第一行表示虚拟机被放置的物理机，每列的第二行表示虚拟机的类型，记为VMTypej∈{1,2,3,4,5}； 块染色体Cblock为一维数组，表示数据块副本的放置位置，其定义为 Cblock＝{VM1,VM2,…,VMn}19 其中，每个元素表示数据块副本被放置的虚拟机； 在初始化阶段，Cvm通过轮转方式将虚拟机放置到物理机，并随机分配虚拟机类型；Cblock通过轮转和随机方式生成，确保数据块副本的分布符合Hadoop集群对副本数量的要求，以初始化阶段的过程保证解空间中的多样性，使得在对多目标优化问题求解的MO-VLD方法在运行阶段能够充分探索不同的策略； 染色体结构在进化过程中，使用两阶段的交叉与变异操作以生成新的解并优化现有解集；两个阶段分别为： 第一阶段：对虚拟机染色体进行单点交叉；随机选择切割点p，将不同父代虚拟机染色体的片段进行交换以生成子代虚拟机染色体； 第二阶段：对块染色体进行单点交叉；随机选择切割点q，将不同父代块染色体的片段进行交换以生成子代块染色体； MO-VLD方法包括以下步骤； 步骤一、染色体的构建，在初始化整个种群时，为集群的每个个体，即染色体，按照既定的流程生成其决策变量组合；根据系统配置随机确定虚拟机数量vmNumber，确保其不少于物理机数量，然后使用二重循环和轮转分配策略来生成数据块block的分配方案，并在适当的位置加入随机打乱过程，从而保证解的多样性； 步骤二、为虚拟机vm和虚拟机类型vmtype生成对应的序列，采用与步骤一相同的轮转策略，vmNumber个虚拟机分配基于物理机数量范围的虚拟机ID列表，以及基于可用类型数量的虚拟机类型列表，对这两个列表分别进行随机打乱，得到初始状态下分散而多样的虚拟机映射与类型分配方案； 步骤三、在完成对block、vm、vmtype三者的构建和处理后，将其整合存入一个chromosome字典，即代表该个体的完整染色体结构，再对生成的染色体进行清理，移除未使用的虚拟机条目，确保染色体结构的有效性；最终，将该染色体加入到种群的解列表中，同时，对群体中每个解初始化支配关系和拥挤距离的多目标优化相关信息。

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