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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明提出一种多态系统的双运行策略下的运维策略优化方法，包括构造多态系统的马尔可夫链，确定多态系统在同一载荷水平运行时每个多态部件的任务处理量，根据任务处理量和退化率，得到每个多态部件的状态转移率；得到多态系统的状态转移率矩阵；得到多态系统的可靠度函数；确定多态系统的运行成本以及每个完成的子任务带来的总收入；得到多态系统的成本函数和收入函数；得到净利润函数，在不同的固定运行时间下通过净利润函数计算多态系统执行不同任务分配策略和部分任务放弃策略的净利润，得到每个固定运行时间下最优净利润，将每个固定运行时间下最优净利润对应的任务分配策略和部分任务放弃策略输出为每个固定运行时间下的最优运维策略。

主权项：1.一种多态系统的双运行策略下的运维策略优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.构造多态系统的马尔可夫链，所述多态系统由多个多态部件组成，每个多态部件均有多个状态，根据多态系统的历史信息确定所述多态系统在同一载荷水平运行时每个多态部件在所述多态系统处于不同阶段下单位时间内的任务处理量，确定所述多态系统在同一载荷水平下运行时多态部件的基本退化率以及多态部件由于任务量引起的部件退化率，根据任务分配策略以及所述任务处理量、基本退化率和部件退化率，得到每个多态部件在所述多态系统处于不同阶段下的状态转移率；S2.根据所述步骤S1得到的每个多态部件在所述多态系统处于不同阶段下的状态转移率，得到所述多态系统的状态转移率矩阵；S3.根据所述步骤S2得到的所述状态转移率矩阵，得到多态系统的可靠度函数；S4.确定所述多态系统的运行成本以及每个完成的子任务带来的总收入；S5.根据所述步骤S4得到的所述多态系统的运行成本以及所述步骤S3中得到的所述可靠度函数，得到所述多态系统的成本函数；根据所述步骤S4得到的每个完成的子任务带来的总收入，并引入示性函数，得到所述多态系统的收入函数；S6.根据所述步骤S5得到的所述多态系统的成本函数和收入函数，得到净利润函数，在不同的固定运行时间下通过净利润函数计算所述多态系统执行不同任务分配策略和部分任务放弃策略的净利润，得到每个固定运行时间下所述多态系统最优净利润，将每个固定运行时间下最优净利润对应的任务分配策略和部分任务放弃策略输出为所述多态系统在每个固定运行时间下的最优运维策略；所述步骤S1中，所述多态系统中每个多态部件的状态均表示为G＝{1,2,...,g}，其中，1表示多态部件处于全新状态，g表示多态部件处于失效状态，1-g之间的数字表示多态部件处于由全新状态到失效状态的中间状态；所述多态系统单位时间内处理的总任务量L是固定的，所述多态系统中的多个任务根据其重要程度分为m个等级，属于不同等级的任务定义为m个子任务Zii＝1,2,...,m，其中Z1为最重要的子任务，Zm为最不重要的子任务，每一个子任务对应着一个任务量Lii＝1,2,...,m，并且所述多态系统的整体运行分为三个阶段，包括第一阶段、第二阶段和第三阶段；所述第一阶段中，所述多态系统处于良好状态，所有多态部件正常运行，此时所有多态部件同时处理任务，且任务量平均分配，每个多态部件单位时间内的任务处理量为其中，n为所述多态系统中多态部件的数量；所述第二阶段中，随着所述多态系统的运行，所述多态系统中每个多态部件的状态都在不同程度的下降，所述多态系统通过每个多态部件的状态对多态部件进行分级，多态部件的状态等级包括低水平状态和高水平状态，多态部件根据所述状态等级分为低水平状态部件和高水平状态部件，分界线为s，且s∈G＝{1,2,...,g}，若多态部件的状态优于s，则该多态部件为高水平状态部件，若多态部件的状态低于s，但没有发生故障，则该多态部件为低水平状态部件；所述多态系统中的每个多态部件都采用了任务分配策略，所述任务分配策略包括若所述多态系统任何一个多态部件的状态下降到低水平状态，所有任务均发送到所述多态系统的任务平衡器，所述任务平衡器通过多态部件的状态等级来转移负载，基于多态部件的状态等级分配不同比例的任务量，任务量比例为1:α且α＞1，所述任务平衡器将比例为1的任务量分给低水平状态部件，将比例为α的任务量分给高水平状态部件；设所述多态系统中高水平状态部件的总数为设所述多态系统中低水平状态部件的总数为其中，ni为处于状态i的部件数量，i＝1,2,...,g，根据任务分配策略重新分配任务量后，每个低水平状态部件单位时间内的任务处理量为每个高水平状态部件单位时间内的任务处理量为所述第三阶段中，所述多态系统中多态部件开始出现失效部件，且失效部件的数量不断增加，所述多态系统在使用任务分配策略的同时使用部分任务放弃策略，所述部分任务放弃策略包括当所述多态系统中失效部件的数量达到预先确定的阈值时，所述多态系统中止执行相应的子任务，定义向量K＝km,km-1,...,k2,k1为部分任务放弃策略的放弃阈值，其中km≤km-1≤...≤k2≤k1＝k，当失效部件的数量达到km时，所述多态系统放弃最低级别的子任务Zm，其余多态部件继续按照任务分配策略处理所有其他子任务，当失效部件的数量达到阈值kj时，所述多态系统放弃子任务Zj，其中，j∈ii＝1,2,...,m，每单位时间内，所有放弃的子任务的任务量被添加到所述多态系统剩余的任务量中，所述多态系统剩余的总任务量为其中，LZ为子任务Zi的任务量；所述多态系统中高水平状态部件数量为所述多态系统中低水平状态部件数量为所述多态系统继续任务分配策略分配任务，每个低水平状态部件单位时间内的任务处理量为每个高水平状态部件单位时间内的任务处理量为所述步骤S1中，所述多态系统运行阶段包括第一阶段、第二阶段和第三阶段，得到每个多态部件在所述多态系统处于不同阶段下运行时的状态转移率：处于第一阶段的多态部件运行时的状态转移率如公式1所示： 其中，表示多态部件处于第一阶段运行时的状态转移率，λi表示多态部件从状态i到状态i+1的基本退化率，λ表示多态部件由于任务量引起的部件退化率；处于第二阶段的多态部件运行时的状态转移率如公式2所示： 其中，表示多态部件处于第二阶段运行时的状态转移率；处于第三阶段的多态部件运行时的状态转移率如公式3所示： 其中，表示多态部件处于第三阶段运行时的状态转移率；所述步骤S2中，得到所述多态系统的状态转移率矩阵QWWK，如公式4所示： 其中，K表示部分任务放弃策略的放弃阈值，Xt为所述多态系统的状态空间，Xt＝n1,n2,...,ng，qbc＝yλ*，b＝1,2,3...β，c＝1,2,3...β，y为所述多态系统中处于状态i的部件数量，y＝1,2,...,n，β＝N-1，Ω为所述多态系统的所有状态集合，Ω＝Xt1,Xt2,...,XtN，N表示所述多态系统的马尔可夫过程的所有状态的数量；所述步骤S3中，所述多态系统的可靠度函数的计算如公式5所述：Rt,K＝π1expQWWKteT5其中，Rt,K为所述多态系统的可靠度函数，t表示时间，K表示部分任务放弃策略的放弃阈值，π1＝1,0,...,0表示系统的初始状态分布，e＝1,...,1,01×N+1，N表示所述多态系统的马尔可夫过程的所有状态的数量，T表示公式转置；所述步骤S4中，所述多态系统的运行成本包括所述多态系统的故障成本、每个多态部件在不同状态下产生的后续成本；所述故障成本cf包括数据丢失成本、信息泄露成本、重新启动成本和维护成本；所述后续成本根多态部件的状态等级分为两类：若多态部件处于高水平状态，单个多态部件的后续成本为cr，若多态部件的状态处于低水平状态或发生故障，单个多态部件的后续成本为cp；每个子任务所带来的收入与子任务的相应任务量有关，每个完成的子任务带来的总收入为如公式6所示：Ri＝riLi6其中，Ri为每个完成的子任务带来的总收入，ri为完成子任务每项任务带来的收入，Li为子任务的任务量；所述步骤S5中，确定所述多态系统各状态的概率，根据马尔可夫过程，时间t后所述多态系统各状态的概率PWt,K如公式7所示：PWt,K＝π1expQWWKt7其中，PWt,K∈[P1t,K,P2t,K,...,PN-1t,K]，若所述多态系统处于故障状态，所述多态系统的运行成本就是所述故障成本cf，所有的子任务都不能完全执行，净利润为0；若所述多态系统在固定时间τ后仍处于非故障状态，所述多态系统的成本函数如公式8所示： 其中，Wt,K表示所述多态系统的成本函数，为每个子任务Zi,i＝1,2,...,m引入示性函数如公式9所示： 其中，Ai代表事件，ni≥ki代表子任务Zi被放弃事件，ni＜ki代表子任务Zi未被放弃事件，每个子任务的成功执行率表示为每个子任务能在固定时间τ内成功完成的预期概率，同样，每个子任务成功完成的预期概率取决于部分任务放弃策略的放弃阈值K，所以子任务的期望成功概率可以根据每个状态下的每个子任务的示性函数来计算，如公式10所示： 收入函数如公式11所示： 其中，Dt,K表示所述多态系统的收入函数；所述步骤S6中，将运行时间改为固定运行时间τ，得到净利润函数Maxfτ,K，如公式12所示：Maxfτ,K＝Dτ,K-Wτ,K12净利润函数Maxfτ,K的决策变量是部分任务放弃策略的放弃阈值K，当子任务数量较少时，通过列举法找到部分任务放弃策略的放弃阈值K的所有可能值，当子任务数量较多时，采用遗传算法找到部分任务放弃策略的放弃阈值K的所有可能值；通过枚举法列举所有部分任务放弃策略的放弃阈值K的所有可能值的部分任务放弃策略，分别计算所述多态系统处于不同固定运行时间时所有任务分配策略和部分任务放弃策略的净利润，通过分别比较所述多态系统处于不同固定运行时间时的净利润，得到每个固定运行时间下的最优净利润，将每个固定运行时间下最优净利润对应的任务分配策略和部分任务放弃策略输出为所述多态系统在每个固定运行时间下的最优运维策略。

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