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申请/专利权人：湖南科技学院
摘要：本发明公开了一种基于细菌觅食算法的云计算环境下虚拟机故障检测方法，S1、构建运行数据集；S2、对采集到的运行数据集进行预处理；S3、构建用于故障检测的特征向量；S4、构建故障检测模型；S5、虚拟细菌根据当前环境适应度函数的梯度，调整自己的位置和方向；S6、通过细菌觅食算法的优化过程，选取适应度最高的虚拟细菌位置对应故障检测的特征向量作为故障检测模型；S7、将检测到的故障信息反馈给云管理系统，触发相应的故障处理机制；S8、通过细菌觅食算法的动态调整，不断优化故障检测模型。本发明不仅能够提高虚拟机故障检测的准确性和实时性，还能够适应复杂多变的云计算环境，实现对大规模虚拟机故障的智能优化处理。
主权项：1.一种基于细菌觅食算法的云计算环境下虚拟机故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、实时采集云计算环境中虚拟机的CPU使用率、内存使用率和网络流量，构建运行数据集；S2、对采集到的运行数据集进行预处理，去除噪声和无关数据；S3、从预处理后的运行数据集中提取与虚拟机故障相关的特征，构建用于故障检测的特征向量；S4、构建故障检测模型，故障检测模型中设定虚拟细菌种群的初始位置和方向，每个虚拟细菌代表一个故障检测模型的候选解，定义细菌觅食过程中的环境参数，包括化学物质浓度、迁移概率和环境适应度函数，环境适应度函数根据虚拟机运行状态数据构建，用于评估每个候选解的故障检测效果；S5、虚拟细菌根据当前环境适应度函数的梯度，调整自己的位置和方向，模拟细菌在化学物质浓度梯度中的运动，趋向高适应度区域，识别虚拟机故障特征，当虚拟细菌找到适应度较高的位置时，模拟细菌的吞噬行为，对适应度高的虚拟细菌进行复制，产生新的细菌个体，根据设定的迁移概率，将部分虚拟细菌随机迁移到新的位置；S6、通过细菌觅食算法的优化过程，选取适应度最高的虚拟细菌位置对应故障检测的特征向量作为故障检测模型，应用于虚拟机故障检测，识别虚拟机的异常状态；S7、将检测到的故障信息反馈给云管理系统，触发相应的故障处理机制；S8、通过细菌觅食算法的动态调整，不断优化故障检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技学院 一种基于细菌觅食算法的云计算环境下虚拟机故障检测方法
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