【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及人工智能，特別涉及一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法。
技術(shù)介紹
1、為了減輕終端計(jì)算機(jī)的計(jì)算負(fù)擔(dān)，可以提高“云”的處理能力，以此最小化終端計(jì)算能力的占用。云計(jì)算可以降低企業(yè)在開發(fā)過程中各種硬件設(shè)備的成本如（內(nèi)存、處理器、顯卡）。但是，在企業(yè)大量的使用云計(jì)算技術(shù)時(shí)，會伴隨能耗的上漲，用戶的等待時(shí)間也可能延長。如何降低能耗，減小時(shí)延是目前云計(jì)算發(fā)展的關(guān)注熱點(diǎn)。基于智能算法的任務(wù)調(diào)度是云計(jì)算很重要的一種調(diào)度方法。任務(wù)完成時(shí)間是任務(wù)調(diào)度的一個(gè)重要優(yōu)化目標(biāo)之一。降低任務(wù)完成時(shí)間可以提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率和用戶滿意度。
2、本專利技術(shù)通過對云計(jì)算任務(wù)調(diào)度進(jìn)行資源建模和任務(wù)建模，并設(shè)計(jì)合適的適應(yīng)度函數(shù)，用來評估任務(wù)分配方案的好壞，采用了avoa（非洲禿鷲算法）來進(jìn)行云任務(wù)的調(diào)度，在算法開始通過tent反向?qū)W習(xí)策略初始化禿鷲種群，可以獲得均勻分布的初始解，并在非洲禿鷲算法中引入自適應(yīng)對立學(xué)習(xí)策略，可以有效減少任務(wù)完成時(shí)間，較好的避免陷入局部最優(yōu)解。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在問題，提供一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，以解決現(xiàn)在的技術(shù)問題。
2、本專利技術(shù)解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
3、本專利技術(shù)提供了一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，包含以下步驟：
4、步驟s1：初始化算法參數(shù)，將avoa種群與云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方案對應(yīng)；
5、步驟s2：判斷是否結(jié)束算法，若不
6、步驟s3：遍歷種群，評估每只禿鷲的適應(yīng)度值，找到最佳和次佳的禿鷲位置；
7、步驟s4：更新參數(shù)，根據(jù)禿鷲饑餓度|f|的值選擇勘探策略或者開發(fā)策略；
8、步驟s5：引入自適應(yīng)對立學(xué)習(xí)策略更新禿鷲位置，返回步驟s2。
9、優(yōu)選的，所述步驟s1包括如下子步驟：
10、步驟s11：建立云任務(wù)調(diào)度模型；
11、步驟s12：設(shè)置非洲禿鷲算法的算法參數(shù)，包括最大迭代次數(shù)，種群規(guī)模n，p1，p2，p3，ub上界和lb下界；
12、步驟s13：通過tent反向?qū)W習(xí)策略初始化禿鷲種群，生成一定數(shù)量的禿鷲，每只禿鷲代表一個(gè)可能的任務(wù)調(diào)度方案。
13、優(yōu)選的，所述步驟s13包括如下子步驟：
14、步驟s131：tent混沌初始化；
15、；
16、；
17、其中，為第i次映射函數(shù)值，i為映射次數(shù)，為逆映射到個(gè)體搜索空間的得到的種群個(gè)體，ub和lb為搜索空間的上界和下界；
18、步驟s132：生成反向種群；
19、；
20、其中，表示種群第i個(gè)個(gè)體對應(yīng)的tent反向?qū)W習(xí)策略生成的解；
21、步驟s133：合并選擇；將tent混沌映射生成的種群與反向種群合并，形成一個(gè)新的種群集合，計(jì)算新種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值，根據(jù)適應(yīng)度值進(jìn)行排序，選擇適應(yīng)度值較好的前n個(gè)個(gè)體作為最終的初始種群。
22、優(yōu)選的，所述步驟s3包括如下子步驟：
23、步驟s31：設(shè)置禿鷲適應(yīng)度函數(shù)時(shí)間適應(yīng)度函數(shù)；
24、步驟s32：選出位置最佳和位置次佳的禿鷲。
25、優(yōu)選的，所述步驟s4包括如下子步驟：
26、步驟s41：設(shè)置饑餓率函數(shù)f；
27、步驟s42：當(dāng)|f|≥1時(shí)，表示禿鷲有足夠的體力尋找食物，執(zhí)行步驟s43，禿鷲進(jìn)入勘探策略；當(dāng)|f|<1時(shí)，執(zhí)行步驟s44；
28、步驟s43：勘探策略；
29、步驟s44：開發(fā)策略。
30、優(yōu)選的，所述步驟s5包括如下子步驟：
31、步驟s51：引入自適應(yīng)對立學(xué)習(xí)策略，防止禿鷲個(gè)體陷入局部最優(yōu)解；
32、步驟s52：計(jì)算比較當(dāng)前位置與對立解的位置的適應(yīng)度值，根據(jù)貪婪策略選，選擇適應(yīng)度值小的解作為禿鷲新的位置；
33、步驟s53：返回步驟s2。
34、本專利技術(shù)的有益效果是：本專利技術(shù)為一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法在云系統(tǒng)中能夠快速的尋找到較好的任務(wù)分配方案，提高任務(wù)執(zhí)行效率和資源利用率，并在非洲禿鷲算法的種群初始化時(shí)，引入tent反向?qū)W習(xí)策略，生成分布均勻且多樣性強(qiáng)的初始種群，提高算法的搜索效率和全局尋優(yōu)能力，提高任務(wù)調(diào)度效率。在禿鷲的迭代過程中引引入自適應(yīng)對立學(xué)習(xí)策略，增強(qiáng)算法的搜索能力，有利于跳出局部最優(yōu)解，進(jìn)一步提升云計(jì)算任務(wù)調(diào)度的性能。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，包含以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟S1包括如下子步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟S13包括如下子步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟S3包括如下子步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟S4包括如下子步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種改進(jìn)基于非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟S5包括如下子步驟：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，包含以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟s1包括如下子步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于改進(jìn)非洲禿鷹算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟s13包括如下子步驟：
4.根據(jù)權(quán)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：謝曉蘭，李浩，孟媛，梁啟杭，李意，
申請(專利權(quán))人：桂林理工大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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