一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提出了一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法、系统、设备及介质；所述方法包括以下步骤：S1、获取云任务字节大小向量以及虚拟机具备的计算资源向量、负载成本向量及资源带宽向量；然后建立以下最小化总成本的目标函数；S2、利用增强的美洲狮优化算法对目标函数进行优化，得到最优个体；S3、将S2中获取的最优个体映射到二进制的调度矩阵，通过调度矩阵得到任务调度策略，从而进行任务调度；本发明专利技术能够减少系统响应时间，提高解的精度，以提升在应对大规模任务调度问题时的性能。进一步提高了云计算任务调度的合理性，能最大化资源利用率，解决了云计算任务调度中的资源浪费或业务性能的下降的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及云计算下任务调度方法，涉及一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、云计算技术自21世纪初开始兴起，并逐渐成为现代社会的重要支撑。它通过虚拟化技术、分布式数据存储技术、大规模数据管理技术等技术手段，将计算资源、存储资源和应用程序等服务通过互联网提供给用户，实现了it与业务的解耦，使it资源能够按需供给。云计算优化调度用于降低资源的浪费率，防止虚拟机计算资源、存储资源以及资源带宽资源在大规模任务调度下的浪费。

2、目前，许多任务调度问题普遍使用启发式和元启发式算法来解决。启发式算法是一种基于经验和直觉的搜索和优化算法，通常用于解决复杂的组合优化问题 ，例如模拟退火算法（simulated annealing）、遗传算法（genetic algorithm）和蚁群算法（ant colonyoptimization）等。但是，这些算法往往难以处理大规模任务调度问题，导致计算机的响应时间过高。另一方面，现有的元启发式算法利用随机探索，例如鲸鱼优化算法（woa），灰狼优化算法（gwo）和差分进化算法（本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法，其特征在于，所述初始化种群还包括：采用Sinusoidal混沌映射对初始化后的种群进行更新：

3.根据权利要求1所述的基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法，其特征在于，在所述开发阶段对个体位置进行更新引入中间点样本学习策略对开发阶段进行改善，具体为以下公式：

4.一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度系统，其特征在于，所述系统包括：

5.根据权利要求4所述的基于增强美洲狮优化算法的云计...

【技术特征摘要】

1.一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法，其特征在于，所述初始化种群还包括：采用sinusoidal混沌映射对初始化后的种群进行更新：

3.根据权利要求1所述的基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法，其特征在于，在所述开发阶段对个体位置进行更新引入中间点样本学习策略对开发阶段进行改善，具体为以下公式：

4.一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度系统，其特征在于，所述系统包括：

5.根据权利要求4所述的基于增强...

【专利技术属性】
技术研发人员：李少波，吴立榜，谢荣翔，吴封斌，
申请(专利权)人：贵州大学，
类型：发明
国别省市：