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龍圖騰網(wǎng)獲悉航天科工網(wǎng)絡(luò)信息發(fā)展有限公司申請的專利一種分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114415945B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202111627516.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F3/06；該發(fā)明授權(quán)一種分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)是由王沖;廖子逸;尤龍;滕海;何雨迪;施展;王夏菁;王艷廣設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-28向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)，涉及參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)領(lǐng)域，以解決現(xiàn)有的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法調(diào)參速度慢的問題。所述參數(shù)調(diào)優(yōu)方法通過針對多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)建立獨(dú)立的貝葉斯優(yōu)化模型，然后進(jìn)行參數(shù)綜合，將優(yōu)化得到的結(jié)果轉(zhuǎn)化為先驗(yàn)知識(shí)，以初始化多目標(biāo)進(jìn)化算法的初代種群，能夠提高優(yōu)化的參數(shù)質(zhì)量，加快迭代速度，從而快速對分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。本發(fā)明提供的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)用于對分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行快速優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)一種分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，其特征在于，所述參數(shù)調(diào)優(yōu)方法包括：獲取分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)；所述優(yōu)化目標(biāo)包括時(shí)間和成本；對于每一所述優(yōu)化目標(biāo)，在所述分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)對應(yīng)的參數(shù)-性能數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行參數(shù)分析，選取與所述優(yōu)化目標(biāo)的關(guān)聯(lián)度大于預(yù)設(shè)閾值的參數(shù)組成所述優(yōu)化目標(biāo)對應(yīng)的參數(shù)集合；所述參數(shù)-性能數(shù)據(jù)庫包括多組參數(shù)的歷史配置值集合和每一組所述歷史配置值集合所對應(yīng)的多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的歷史性能值；利用貝葉斯優(yōu)化算法在所述參數(shù)集合上進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到所述優(yōu)化目標(biāo)對應(yīng)的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果；將所有所述優(yōu)化目標(biāo)對應(yīng)的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行綜合，得到綜合結(jié)果，具體包括：對于每一所述優(yōu)化目標(biāo)對應(yīng)的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果，按照性能值對所述參數(shù)優(yōu)化結(jié)果按行進(jìn)行降序排列，并選取前n行組成待綜合矩陣，隨機(jī)選取兩個(gè)所述待綜合矩陣，分別記為第一矩陣T和第二矩陣L，T和L分別是一個(gè)n*p和n*q維的矩陣，p和q分別是與這兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的參數(shù)的個(gè)數(shù)，判斷所述第一矩陣和所述第二矩陣是否存在公共參數(shù)；所述公共參數(shù)為所述第一矩陣和所述第二矩陣中均含有的參數(shù)，將公共參數(shù)的個(gè)數(shù)記為c，若不存在，則對所述第一矩陣和所述第二矩陣進(jìn)行隨機(jī)組合，得到綜合矩陣；若存在，則判斷所述公共參數(shù)的個(gè)數(shù)是否等于所述第一矩陣的參數(shù)個(gè)數(shù)或者是否等于所述第二矩陣的參數(shù)個(gè)數(shù)，若是，則對所述第一矩陣和所述第二矩陣進(jìn)行替換組合，得到綜合矩陣；若否，則對非公共參數(shù)進(jìn)行隨機(jī)組合的處理，對所述公共參數(shù)進(jìn)行分別取原值和取平均值的處理，并將處理后的非公共參數(shù)和處理后的公共參數(shù)進(jìn)行替換組合，得到綜合矩陣，其中，在參數(shù)集合Ximportant上針對目標(biāo)target進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，并將參數(shù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行綜合，轉(zhuǎn)為多目標(biāo)優(yōu)化的先驗(yàn)樣本點(diǎn),對參數(shù)優(yōu)化結(jié)果的綜合操作具體為：P0＝Σtarget，Ximportant，對特定目標(biāo)在參數(shù)集合上執(zhí)行貝葉斯優(yōu)化算法，得到針對不同目標(biāo)的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果，并利用Σ對這些參數(shù)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行綜合，得到初代種群P0，經(jīng)過∑算子操作之后，最終得到一個(gè)M*p+q-c維的綜合矩陣，M代表了先驗(yàn)中參數(shù)解的個(gè)數(shù)，其計(jì)算公式如下： 當(dāng)0cminp,q時(shí)，針對這c個(gè)公共參數(shù)，通過分別取其原值或平均值可以組成三組不同的參數(shù)解，剩余的非公有參數(shù)，直接通過隨機(jī)組合能生成n2個(gè)不同的參數(shù)解，最后將它們隨機(jī)組合起來就有3n2個(gè)不同的參數(shù)解；而當(dāng)c等于minp,q時(shí)，說明T和L的參數(shù)集合之間是包含與被包含的關(guān)系，此時(shí)綜合后會(huì)生成2n組不同參數(shù)解；c＝0代表無公共參數(shù)，則將T的p個(gè)參數(shù)和L的q個(gè)參數(shù)隨機(jī)組合，會(huì)產(chǎn)生n2個(gè)不同參數(shù)解，判斷所有所述待綜合矩陣是否均已被選取，若是，則以所述綜合矩陣作為綜合結(jié)果，若否，則隨機(jī)選取一未被選取的待綜合矩陣作為第一矩陣，以所述綜合矩陣作為第二矩陣，返回“判斷所述第一矩陣和所述第二矩陣是否存在公共參數(shù)”的步驟；以所述綜合結(jié)果作為多目標(biāo)優(yōu)化算法的初代種群，利用所述多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行迭代計(jì)算，得到使所有所述優(yōu)化目標(biāo)同時(shí)優(yōu)化的參數(shù)解集合；根據(jù)用戶需求從所述參數(shù)解集合中選取參數(shù)解，利用所述參數(shù)解對所述分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行配置。

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