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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于HHO算法的视频云转码任务调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116954888B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211519008.X，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于HHO算法的视频云转码任务调度方法是由唐剑兰;蔡茂国;徐翔设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HHO算法的视频云转码任务调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于HHO算法的视频云转码任务调度方法，属于云计算优化调度技术领域，包括以下步骤：S1：将视频流通过视频分割器拆分为多个能够独立转码的GOP任务；S2：建立视频云转码任务调度所需的目标函数。本发明中，设计一种哈里斯鹰优化调度器来对视频转码任务进行调度，使用反向学习策略和对数螺旋因子来对HHO算法进行改进，提高了本发明的收敛速度和寻优精度，建立转码时间和转码开销双目标函数，使用改进的HHO算法对目标函数进行迭代寻优，找到视频转码任务和虚拟机资源的最佳映射方案，本发明能够降低视频转码完成时间和减少用户成本开销，更好的满足视频用户的QoS需求，提高云服务商的任务调度效率。

本发明授权一种基于HHO算法的视频云转码任务调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HHO算法的视频云转码任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将视频流通过视频分割器拆分为多个能够独立转码的GOP任务； S2：建立视频云转码任务调度所需的目标函数； S3：将视频转码任务调度问题转换为HHO算法求解过程； S4：使用改进的HHO算法进行迭代寻优，找到视频转码任务调度目标函数的最优值和最佳映射方案； S5：根据方案将任务映射到虚拟机进行转码，完成视频云转码的多目标优化调度； 所述步骤S2中，所述的目标函数由转码时间和转码开销组成，引入矩阵来预测GOP任务转码所需的时间，表示GOP任务在虚拟机上执行预计所花费的时间，则虚拟机执行完该节点上所有GOP任务所需时间由下式计算： 所述转码时间为所有虚拟机完成转码任务所需时间，由集群中执行任务所需花费时间最多的虚拟机决定，其公式如下： ； 所述步骤S4的具体步骤如下： S401：参数设置，设置种群数量N、问题维度D、最大迭代次数T、搜索上限和下限； S402：初始化种群：采用反向学习策略来对种群进行初始化，计算适应度值并对其进行排序，选择前N个优秀个体作为新的种群，具体公式如下： 其中，表示当前种群的位置，表示反向种群的位置，； S403：更新哈里斯鹰位置，HHO算法根据能量因子来决定算法处于全局探索阶段还是局部开发阶段，其公式如下： 其中，，和表示当前迭代次数和最大迭代次数； S404：计算所有更新后的哈里斯鹰个体的适应度值，求出最优解和最佳位置； S405：判断是否达到最大迭代次数，未达到迭代次数则返回步骤S402，达到最大迭代次数则停止迭代，输出全局最优解和最佳位置，由此找到视频转码任务调度目标函数的最优值和最佳映射方案； S4031：当时，HHO将进入全局探索阶段，根据随机数来决定是随机栖息还是根据其他鹰和猎物的位置进行栖息，其数学模型如下： 其中，表示第只鹰更新后的位置，即更新后的调度方案，表示当前鹰的位置，即当前的调度方案，表示猎物位置，即最佳调度方案，表示当前种群的平均位置，表示0到1之间的随机数。 S4032：当时，HHO将进入局部开发阶段； 当且时，鹰群发动软围攻，当且时，鹰群发起硬围攻，在软围攻和硬围攻阶段加入一种对数螺旋因子，增强算法的局部开发性能，其位置更新公式如下： 其中，表示对数螺旋因子，，是之间的一个随机数，，表示猎物的跳跃距离。

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