【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机，具体涉及一种基于白鲸优化分层多目标优化方法。
技术介绍
1、在生产调度和负载均衡领域，优化问题的求解一直是一个挑战。传统的优化方法，如遗传算法、粒子群算法等，尽管在一些情况下取得了成功，但在面对多目标和多层次的问题时仍存在一些局限性。这些传统方法可能在全局搜索能力、收敛速度、适应动态约束等方面表现不佳，难以同时考虑多个目标和层次。传统方法难以有效地处理多个相互冲突的目标，导致在多目标问题上的性能不佳。在分层优化上可能没有足够的灵活性和协调性，导致多个层次之间的优化效果不佳。在动态环境下，约束条件可能会不断变化，传统方法难以实时调整个体的搜索策略。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对以上问题，本专利技术提出一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，更有效、更高效的优化算法，解决虚拟机与物理服务器生产调度的问题，能够在生产调度和负载均衡领域中获得更优秀的解决方案。
2、技术方案：为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种基于白鲸优化分层多目标优化方...
【技术保护点】
1.一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，虚拟机调度的优化目标如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，步骤二中，为每个虚拟机计算领导分数，其计算式为：
4.根据权利要求1-3任一所述的一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，步骤二中，在白鲸优化算法的开发阶段引入多目标引导的策略，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，步骤三中，动态调...
【技术特征摘要】
1.一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，虚拟机调度的优化目标如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于白鲸优化分层多目标优化方法，其特征在于，步骤二中，为每个虚拟机计算领导分数，其计算式为：
【专利技术属性】
技术研发人员：曹苏群，赵跃明，冉语萌，石高山，陈羽欣，戴文慧，程何康，孙攀峰，蓝庆华，赵建雪，宋晓洋，姚欣盈，仲宇豪，葛士豪，张光敏，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：
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