[发明专利]一种服务器风扇调控方法、系统、设备及介质在审
| 申请号: | 202310475425.7 | 申请日: | 2023-04-27 |
| 公开(公告)号: | CN116501150A | 公开(公告)日: | 2023-07-28 |
| 发明(设计)人: | 于鑫;陈乃阔;魏金銮 | 申请(专利权)人: | 西安超越申泰信息科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F1/20 | 分类号: | G06F1/20;G05B11/42;G06N3/126 |
| 代理公司: | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人: | 刘小峰;陈黎明 |
| 地址: | 710000 陕西省西安市国家民用*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 服务器 风扇 调控 方法 系统 设备 介质 | ||
1.一种服务器风扇调控方法,其特征在于,包括:
将风扇调度算法的预定参数作为量子遗传算法的输入参数,并基于量子遗传算法的运行方式进行迭代优化得到所述风扇调度算法的预定参数的最优解;
将通过量子遗传算法迭代优化得到的预定参数的最优解输入到所述风扇调度算法并将所述风扇调度算法的输出结果作为风扇调控的调控值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将风扇调度算法的预定参数作为量子遗传算法的输入参数,并基于量子遗传算法的运行方式进行迭代优化得到所述风扇调度算法的预定参数的最优解包括:
基于所述风扇调度算法的预定参数为每个预定参数生成预定个数的量子比特以形成量子种群。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将风扇调度算法的预定参数作为量子遗传算法的输入参数,并基于量子遗传算法的运行方式进行迭代优化得到所述风扇调度算法的预定参数的最优解还包括:
求解所述预定参数对应的量子比特对应的二进制解。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述求解所述预定参数对应的量子比特对应的二进制解包括:
判断量子种群中个体量子状态是否大于预定值,并将大于所述预定值的量子状态置为第一预定值,将小于所述预定值的量子状态置为第二预定值。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
基于预定算法计算预定参数对应的二进制解的适应度。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:
通过预定方式将量子门进行旋转并将对应的预定参数所代表的量子种群进行更新。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:
响应于所述量子种群更新,重新计算所述预定参数对应的量子比特的适应度,直到所述适应度满足预设条件;
响应于所述适应度满足预设条件,将所述适应度对应的预定参数的值作为风扇调度算法的输入值,输入到风扇调度算法得到对风扇的调控值,并通过所述调控值调控所述服务器的风扇。
8.一种服务器风扇调控系统,其特征在于,包括:
量子优化模块,所述量子优化模块配置用于将风扇调度算法的预定参数作为量子遗传算法的输入参数,并基于量子遗传算法的运行方式进行迭代优化得到所述风扇调度算法的预定参数的最优解;
风扇调控模块,所述风扇调控模块配置用于将通过量子遗传算法迭代优化得到的预定参数的最优解输入到所述风扇调度算法并将所述风扇调度算法的输出结果作为风扇调控的调控值。
9.一种计算机设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
存储器,所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令,所述指令由所述处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。
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