【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据管理，特别地涉及一种互联网资源的管理方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展，网络资源的数量和复杂性呈现指数级增长，如何高效管理和分配互联网资源成为重要的研究方向。互联网资源管理涉及多种数据指标的采集、分析、优化和动态调整，当前技术方案在以下几个方面存在明显的不足：现有技术中对互联网资源数据指标的处理方式通常采用静态方法，难以有效应对资源数据的多样性和动态性。这种静态处理方式无法准确反映资源在不同时间和场景下的变化规律，导致资源分配策略缺乏实时性和灵活性。传统的资源指标权重计算方法通常基于固定权值或经验权重，难以适配复杂动态场景中的资源管理需求，容易导致某些资源分配过剩或不足，影响整体系统的效率与稳定性。现有资源分配算法普遍依赖单一优化模型，缺乏多目标优化能力，尤其在资源竞争激烈和需求动态变化的情况下，无法综合考虑多个指标的动态特性，导致资源分配方案缺乏合理性与可扩展性。当前多数资源分配方法缺乏实时仿真验证环节，难以及时发现资源分配方案中的潜在问题。此外，分配模型的参数优化通常依赖人工调整或周期性训练，未能实现动态优化，导致分配模型的适应性不足。对于未来资源状态的预测，现有技术往往基于静态规则或简单线性模型，未能充分利用复杂数据关系和历史趋势进行高精度预测。此外，预测结果与资源分配策略的结合较弱，难以实现动态调整和实时响应的资源管理目标。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出一种互联网资源的管理方法及系统，能够通过动态熵权计算、自适应混合优化算法
2、一种互联网资源的管理方法，所述方法包括：接收互联网的资源数据指标，并对所述资源数据指标进行标准化处理，以获得资源数据指标矩阵；基于所述资源数据指标矩阵计算各资源指标的动态熵权；基于所述动态熵权构建自适应熵权混合优化算法，以获得资源分配方案；通过数字孪生技术对所述资源分配方案进行实时仿真并获得仿真结果，并基于所述仿真结果优化所述自适应熵权混合优化算法的参数；获取互联网资源的状态预测，并将所述状态预测输入优化后的所述自适应熵权混合优化算法，以实现动态调整资源分配策略。
3、可选地，所述接收互联网的资源数据指标，并对所述资源数据指标进行标准化处理，以获得资源数据指标矩阵的方法包括：实时接收互联网环境中的多种资源数据指标，所述资源数据指标包括带宽、负载、内存使用率、存储占用、响应延迟；对多种资源数据指标进行标准化；将标准化后的资源数据指标转化为资源数据指标矩阵。
4、可选地，所述基于所述资源数据指标矩阵计算各资源指标的动态熵权的方法包括：计算每个资源指标的熵值，计算公式为：
5、，其中，为第个资源指标的第个样本的概率分布，为样本数量，为常数；
6、根据熵值计算资源指标的初始熵权，计算公式为：
7、，其中，为第个资源指标的初始熵权，是资源指标的总数；
8、监控网络的变化趋势，并根据反馈的变化数据动态计算资源的熵权，动态熵权的计算公式为：
9、，其中，为第个资源指标在时刻的动态熵权，为第个资源指标在上一个时刻的熵权，为第个资源指标在时刻的反馈的变化数据，为所有资源指标的最大反馈值，为反馈调整系数。
10、可选地，所述基于所述动态熵权构建自适应熵权混合优化算法，以获得资源分配方案的方法包括：基于动态熵权使用贪婪算法进行初始资源分配；初始化多个资源分配方案；计算每个资源分配方案的适应度，计算公式为：
11、，其中，为第个资源指标在时刻的动态熵权，为第个资源指标在时刻的资源需求；基于计算出的适应度进行资源分配的遗传算法迭代优化，最终输出资源分配方案。
12、可选地，所述通过数字孪生技术对所述资源分配方案进行实时仿真并获得仿真结果，并基于所述仿真结果优化所述自适应熵权混合优化算法的参数的方法包括：基于数字孪生技术构建网络资源的虚拟模型，以实时反应资源的使用和分配情况；基于当前的资源分配方案，对所述虚拟模型进行仿真；通过仿真结果评估资源分配方案的性能；根据仿真结果对自适应熵权混合优化算法的参数进行调整。
13、可选地，所述获取互联网资源的状态预测，并将所述状态预测输入优化后的所述自适应熵权混合优化算法，以实现动态调整资源分配策略的方法包括：调用时间序列预测模型对互联网资源的后续资源状态进行预测，所述预测的过程为：
14、,其中，为目标预测状态，,，…，为第个资源指标在时刻，，...，的历史状态，为外部环境变量，为时间序列预测函数；将计算出的资源状态预测输入优化后的自适应熵权混合优化算法，并结合当前的动态熵权和当前资源需求进行动态计算，并输出资源分配方案，计算公式为：
15、，其中，为第个资源指标在时刻的资源分配量，为第个资源指标在时刻的动态熵权，为第个资源指标的资源状态预测值，为第个资源指标在时刻的资源需求；
16、以集合形式输出资源分配方案，如下：
17、,其中，为第个资源指标在时刻的资源分配量，,为资源指标总数。
18、本专利技术进一步公开了一种互联网资源的管理系统，包括：数据处理模块，用于接收互联网的资源数据指标，并对所述资源数据指标进行标准化处理，以获得资源数据指标矩阵；熵权计算模块，用于基于所述资源数据指标矩阵计算各资源指标的动态熵权；资源分配模块，用于基于所述动态熵权构建自适应熵权混合优化算法，以获得资源分配方案；仿真优化模块，用于通过数字孪生技术对所述资源分配方案进行实时仿真并获得仿真结果，并基于所述仿真结果优化所述自适应熵权混合优化算法的参数；动态分配模块，用于获取互联网资源的状态预测，并将所述状态预测输入优化后的所述自适应熵权混合优化算法，以实现动态调整资源分配策略。
19、本专利技术进一步公开了一种计算机可读存储介质，所述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上述的互联网资源的管理方法。
20、本专利技术进一步公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的互联网资源的管理方法。
21、本专利技术进一步公开了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述的互联网资源的管理方法。
22、根据本专利技术的技术方案，通过对资源数据指标的标准化处理、动态熵权计算、自适应熵权混合优化算法的构建与资源分配方案的生成，并通过数字孪生技术对分配方案进行实时仿真与反馈优化，同时结合资源状态预测，实现资源分配的动态调整。该方法能够科学确定资源指标的重要性权重，兼顾多目标动态优化需求，通过实时仿真提升分配方案的精准性与适应性，最终实现互联网资源的高效分配与动态响应，显著提高系统的实时性、稳定性与资源利用率。
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1.一种互联网资源的管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述接收互联网的资源数据指标，并对所述资源数据指标进行标准化处理，以获得资源数据指标矩阵的方法包括：
3.根据权利要求1所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述基于所述资源数据指标矩阵计算各资源指标的动态熵权的方法包括：
4.根据权利要求3所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述基于所述动态熵权构建自适应熵权混合优化算法，以获得资源分配方案的方法包括：
5.根据权利要求1所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述通过数字孪生技术对所述资源分配方案进行实时仿真并获得仿真结果，并基于所述仿真结果优化所述自适应熵权混合优化算法的参数的方法包括：
6.根据权利要求4所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述获取互联网资源的状态预测，并将所述状态预测输入优化后的所述自适应熵权混合优化算法，以实现动态调整资源分配策略的方法包括：
7.一种互联网资源的管理系统，其特征在于，包括：
8.
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时实现上述权利要求1-6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种互联网资源的管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述接收互联网的资源数据指标，并对所述资源数据指标进行标准化处理，以获得资源数据指标矩阵的方法包括：
3.根据权利要求1所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述基于所述资源数据指标矩阵计算各资源指标的动态熵权的方法包括：
4.根据权利要求3所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述基于所述动态熵权构建自适应熵权混合优化算法，以获得资源分配方案的方法包括：
5.根据权利要求1所述的互联网资源的管理方法，其特征在于，所述通过数字孪生技术对所述资源分配方案进行实时仿真并获得仿真结果，并基于所述仿真结果优化所述自适应熵权混合优化算法的参数的方法包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：朱磊，
申请(专利权)人：智唐科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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