[发明专利]基于蚁狮优化算法的云计算任务调度方法

摘要

本发明提供一种基于蚁狮优化算法的云计算任务调度方法，包括以下步骤：根据用户提交的任务，确定任务参数及适应度函数的权值；初始化蚁狮算法中蚂蚁和蚁狮的位置；通过任务与虚拟机的映射关系计算出适应度，根据蚂蚁坐标使用适应度函数计算出每只蚂蚁的适应度，并更新蚁狮位置、选出精英蚁狮；建立适应度函数；使用轮盘法选择对应的蚁狮和蚂蚁的新位置；更新蚂蚁位置，再次计算蚂蚁和蚁狮的适应函数值；判断是否大于最大迭代次数，若是得到最终的任务分配方案；若否则返回。本发明能够精确调节虚拟机群在本次任务计算中的搜索解，并在迭代过程中用评价值相关的正反馈来缩减搜索范围，提高搜索精度，保证在用户体验的前提下降低服务提供商的成本。

主权项

1.一种基于蚁狮优化算法的云计算任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据用户提交的任务，确定任务的参数以及适应度函数的权值α；S2、根据S1中的所述参数，初始化蚁狮算法中蚂蚁和蚁狮的位置；S3、根据S1中的所述权值α建立适应度函数，通过任务与虚拟机的映射关系计算出适应度结果；根据蚂蚁的坐标使用适应度函数计算出每只蚂蚁的适应度，若蚂蚁的适应度函数小于蚁狮的适应度函数，则更新蚁狮的位置，同时选出适应度最小的蚁狮作为精英蚁狮；S4、根据每只蚂蚁的适应度函数结果，使用轮盘法选择对应的蚁狮，蚂蚁的新位置由选择的蚁狮和唯一的精英蚁狮通过随机游走获得；S5、更新蚂蚁位置后，再次使用适应度函数计算蚂蚁和蚁狮的适应函数值；S6、判断是否大于最大迭代次数；若是，则输出精英蚁狮的位置，由任务与虚拟机的映射关系表得到最终的任务分配方案；若否，则返回步骤S4。