【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于資源調度，尤其涉及一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法及系統。
技術介紹
1、本部分的陳述僅僅是提供了與本專利技術相關的
技術介紹
信息，不必然構成在先技術。
2、變電智巡線上資源動態調度方法及系統的應用背景主要源于云存儲和大數據技術的快速發展。隨著云存儲技術的普及，越來越多的企業和組織選擇將數據和應用程序遷移到云端，以享受更高的靈活性、可擴展性和成本效益。然而，這也帶來了一個挑戰：如何有效地管理和調度這些云端資源，以滿足不斷變化的業務需求。
3、在變電智巡云端環境中，資源的動態調度變得尤為重要。因為云端資源是共享的，多個用戶或應用程序可能同時請求相同的資源。如果資源調度不當，可能會導致某些用戶或應用程序得不到足夠的資源，從而影響其性能和可用性。另一方面，如果某些資源長時間處于空閑狀態，也會浪費寶貴的計算資源?，F有的資源調度采用的方案為粒子群和人工魚群混合優化算法、天牛群算法、基于蟻群優化的貓群算法等智能算法上述算法存在收斂速度慢、尋優范圍不廣、算法后期全局或局部收斂差等缺點，不能較好地找到最優資源調度方案。
技術實現思路
1、為了解決上述
技術介紹
中存在的至少一項技術問題，本專利技術提供一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法及系統，其將人工魚群的尋優思路運用于多目標天牛群，相比現有算法，本方法可以綜合利用人工魚群算法的良好全局收斂性和天牛群算法的局部快速收斂性、易實現性等優點，克服人工魚群算法收斂速度慢及天牛群算法后期全局收斂差的缺點；充分結
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、本專利技術的第一方面提供一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，包括如下步驟：
4、獲取變電智巡云平臺的歷史資源調度數據；
5、基于獲取的歷史資源調度數據對資源量預測模型進行訓練，基于訓練后的資源量預測模型預測得到待調度任務所需的資源量；
6、根據待調度任務的總時間和總成本建立適應度函數，將適應度函數作為優化目標，運用多目標天牛群-人工魚群混合算法對服務終端的空閑資源進行調度，得到最優資源調度方案；其中，多目標天牛群-人工魚群混合算法的構建過程包括：將每只天牛所處的空間位置表示變電智巡資源調度方案的候選解，借鑒人工魚群的覓食、聚群、追隨、隨機尋優行為，對天牛群算法進行改進，通過比較不同天牛個體的適應度函數值大小或判斷天牛運動的目標方向上天牛的數量，不斷更新天牛的位置和速度，優化后的天牛群中天牛的位置即為最優資源調度方案。
7、進一步地，適應度函數為：
8、minf(x)＝min[ftime(x),fcost(x)]，
9、
10、
11、其中，ftime(x)為任務調度總時間，fcost(x)為任務調度總成本，j為處理器編號；m是云端虛擬系統中總處理器個數；h為云任務編號；n是云任務總個數，ah為分配給處理器的云任務；vj為第j個處理器的速度；costj為每個處理器調度所耗費的成本。
12、進一步地，在天牛的覓食行為中，借鑒人工魚群算法，引入判斷策略，假設在第k次迭代時第i只天牛在s維空間搜索，在視野范圍內隨機選擇另一只天牛j，并計算兩只天牛的適應度函數值，如果第j只天牛函數值小于第i只天牛的函數值，則第i只天牛朝著天牛j的方向前進；否則執行隨機行為，隨機地探索位置、運動方向量和視野范圍。
13、進一步地，天牛的覓食行為的公式為：
14、
15、
16、其中，k是當前迭代次數、kmax是最大迭代次數；是第k次迭代時第i只天牛在s維空間的位置；是第k次迭代時第j只天牛在s維空間的位置；是第k次迭代時第i只天牛在s維空間的移動速度；是第k+1次迭代時第i只天牛在s維空間的移動速度，是第k次迭代時第i只天牛在s維空間位置移動的增量；λ是天牛個體移動速度和天牛個體位置增量之間的權重系數；rand是0～1之間的隨機數；visual是天牛群的視野范圍，visualmax、visualmin是視野范圍的最大值與最小值。
17、進一步地，在天牛的聚群行為和追隨行為中，借鑒人工魚群算法，引入擁擠度因子，假設在第i只天牛視野范圍內的天牛群數量為h，有處于中心位置的天牛c，處于中心位置的天牛c其函數值小于第i只天牛的函數值，另外中心位置有食物和擁擠程度滿足設定條件，則第i只天牛朝天牛c的方向前進，否則執行覓食行為。
18、進一步地，天牛速度的更新表達式為：
19、
20、式中，是第k次迭代時第i只天牛在s維空間中的個體最優位置；是第k次迭代時在s維空間中天牛群的全局最優位置，是第k次迭代時第i只天牛在s維空間的移動速度，是第k次迭代時第i只天牛在s維空間的位置，是第k+1次迭代時第i只天牛在s維空間的移動速度，r1、r2均是在[0,1]內變化的隨機數；ω是慣性權重；kmax是最大迭代次數。
21、進一步地，天牛速位置移動的增量的表達式為：
22、
23、其中，δk為第k次迭代時的步長，sign()為符號函數，是天牛左觸須在第k次迭代時的適應度函數值；是天牛右觸須在第k次迭代時的適應度函數值；表示第k次迭代時天牛右觸須在s維空間的位置；表示第k次迭代時天牛左觸須在s維空間的位置，是第k次迭代時第i只天牛在s維空間的移動速度。
24、本專利技術的第二方面提供一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度系統，包括：
25、歷史數據獲取模塊，其用于獲取變電智巡云平臺的歷史資源調度數據；
26、資源量預測模塊，其用于基于獲取的歷史資源調度數據對資源量預測模型進行訓練，基于訓練后資源量預測模型預測得到待調度任務所需的資源量；
27、動態調度模塊，其用于根據待調度任務的總時間和總成本建立適應度函數，將適應度函數作為優化目標，運用多目標天牛群-人工魚群混合算法對服務終端的空閑資源進行調度，得到最優資源調度方案；其中，多目標天牛群-人工魚群混合算法的構建過程包括：將每只天牛所處的空間位置表示變電智巡資源調度方案的候選解，借鑒人工魚群的覓食、聚群、追隨、隨機尋優行為，對天牛群算法進行改進，通過比較不同天牛個體的適應度函數值大小或判斷天牛運動的目標方向上天牛的數量，不斷更新天牛的位置和速度，優化后的天牛群中天牛的位置即為最優資源調度方案。
28、本專利技術的第三方面提供一種計算機可讀存儲介質。
29、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如上述所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法中的步驟。
30、本專利技術的第四方面提供一種計算機設備。
31、一種計算機設備，包括存儲器、處理器及本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，適應度函數為：
3.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，在天牛的覓食行為中，借鑒人工魚群算法，引入判斷策略，假設在第k次迭代時第i只天牛在s維空間搜索，在視野范圍內隨機選擇另一只天牛j，并計算兩只天牛的適應度函數值，如果第j只天牛函數值小于第i只天牛的函數值，則第i只天牛朝著天牛j的方向前進；否則執行隨機行為，隨機地探索位置、運動方向量和視野范圍。
4.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，天牛的覓食行為的公式為：
5.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，在天牛的聚群行為和追隨行為中，借鑒人工魚群算法，引入擁擠度因子，假設在第i只天牛視野范圍內的天牛群數量為h，有處于中心位置的天牛c，處于中心位置的天牛c其函數值小于第i只天牛的函數值，另外中心位置有食物和擁擠程度滿足設定條件，則第
6.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，天牛速度的更新表達式為：
7.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，天牛速位置移動的增量的表達式為：
8.一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度系統，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法中的步驟。
10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7中任一項所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，適應度函數為：
3.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，在天牛的覓食行為中，借鑒人工魚群算法，引入判斷策略，假設在第k次迭代時第i只天牛在s維空間搜索，在視野范圍內隨機選擇另一只天牛j，并計算兩只天牛的適應度函數值，如果第j只天牛函數值小于第i只天牛的函數值，則第i只天牛朝著天牛j的方向前進；否則執行隨機行為，隨機地探索位置、運動方向量和視野范圍。
4.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，天牛的覓食行為的公式為：
5.如權利要求1所述的一種變電智巡云平臺的線上資源動態調度方法，其特征在于，在天牛的聚群行為和追隨行為中，借鑒人工魚群算法，引入擁擠度因子，假設在第i只天牛視野范圍內的天牛群數量為h，有處于...
【專利技術屬性】
技術研發人員：杜彥清，慈文斌，李明，李巖，李建祥，孫志周，林穎，袁弘，韓元凱，王亮，康濤，張克，李曉悅，張利群，
申請(專利權)人：國網智能科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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