公开(公告)号：CN108173958A

公开(公告)日：2018-06-15

申请号：CN201810011239.7

申请日：2018-01-05

Applicant: 东华大学

Inventor： 王鹏伟 ,  赵才辉 ,  章昭辉

IPC: H04L29/08 ,  H04L12/24 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及一种多云环境下基于蚁群算法的数据优化存储方法，包括以下步骤：获取云存储服务的相关属性信息；根据云存储的存储成本以及可用性，计算每个云存储服务的QoS值；用户给出自己对数据存储的需求，并且根据用户的需求建立数学模型；优化算法根据云服务的QoS值，运用基于蚁群算法的智能优化算法进行数学模型的求解，为用户提供一个低成本高可用的数据存储方案。本发明能够为用户挑选低成本高可用性的数据存储方案。

公开(公告)号：CN110413231A

公开(公告)日：2019-11-05

申请号：CN201910640186.X

申请日：2019-07-16

Applicant: 东华大学

Inventor： 王鹏伟 ,  章昭辉 ,  赵才辉 ,  陈真

IPC: G06F3/06

Abstract: 本发明提供的一种多云环境下低成本高可用性的数据优化存储方法，如图1所示，包括以下步骤：背景问题定义；云服务商信息收集；初始Pareto非劣解集生成；最优方案确定。本发明采用了Pareto最优解集的思想求解最小化成本同时最大化可用性的多目标优化模型，得到的结果比智能优化算法更完整，并且不会有多余的劣质解出现在最后的集合中。