发明名称 |
基于改进布谷鸟搜索算法的云计算任务调度方法及系统 |
摘要 |
本发明公开了一种基于改进布谷鸟搜索算法的云计算任务调度方法及系统,方法包括:构建云计算任务调度模型,并以最优时间跨度时间和负载均衡为原则,确立云计算任务调度方案的适应度函数;根据云计算任务调度模型采用整数编码来对云计算任务调度方案的解进行描述;根据云计算任务调度方案的适应度函数采用改进的布谷鸟搜索算法求解云计算任务调度方案的最优解,然后根据求解的最优解为云计算任务分配相应的资源,所述改进的布谷鸟搜索算法采用柯西分布对陷入局部最优解的鸟巢进行柯西变异。本发明能跳出局部最优解,且能使调度方案同时在最优时间跨度和负载均衡方面表现优异,可广泛应用于云计算领域。 |
申请公布号 |
CN105975342A |
申请公布日期 |
2016.09.28 |
申请号 |
CN201610279700.8 |
申请日期 |
2016.04.29 |
申请人 |
广东工业大学 |
发明人 |
刘竹松;陈洁;田龙;李志科 |
分类号 |
G06F9/50(2006.01)I;G06F9/48(2006.01)I |
主分类号 |
G06F9/50(2006.01)I |
代理机构 |
广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 |
代理人 |
胡辉 |
主权项 |
基于改进布谷鸟搜索算法的云计算任务调度方法,其特征在于:包括以下步骤:S1、构建云计算任务调度模型,并以最优时间跨度时间和负载均衡为原则,确立云计算任务调度方案的适应度函数;S2、根据云计算任务调度模型采用整数编码来对云计算任务调度方案的解进行描述;S3、根据云计算任务调度方案的适应度函数采用改进的布谷鸟搜索算法求解云计算任务调度方案的最优解,然后根据求解的最优解为云计算任务分配相应的资源,所述改进的布谷鸟搜索算法采用柯西分布对陷入局部最优解的鸟巢进行柯西变异。 |
地址 |
510090 广东省广州市越秀区东风路729号大院 |