申请/专利权人：贵州大学

申请日：2023-11-06

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN117632480A

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开

摘要：本发明提出了一种具有全局搜索机制快速收敛的云资源规划调度方法，包括以下步骤：S1，获取用户的初始化参数数据，所述参数数据包括任务字节大小和虚拟机带宽；然后建立目标函数；S2，采用改进蛇优化算法，得到最优种群；S3，从最优种群中选择目标函数值最小的个体作为最优资源调度方案。综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明能够进一步提高了云资源调度的合理性，能最大化资源利用率，解决了云资源调度中的资源浪费或业务性能的下降的问题。

主权项：1.一种具有全局搜索机制快速收敛的云资源规划调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取用户的初始化参数数据，所述参数数据包括任务字节大小和虚拟机带宽；然后建立目标函数fit： 其中，ECTlk表示第l个任务在第k个虚拟机上的执行时间；Ntsk表示任务数量；Nvm表示虚拟机数量；task_lengthl表示第l个任务的字节大小；MIPSk表示第k个虚拟机的带宽； 表示第l个任务都分配到第k个虚拟机上；S2，采用改进蛇优化算法，得到最优种群；S2-1，初始化算法参数，并根据参数初始化种群；所述初始化种群的公式为：Xi＝Xmin+r×Xmax-Xmin其中，Xi表示第i个个体的位置信息；r∈[0，1]，r是在区间[0,1]中生成的随机数；Xmax表示问题解空间的上边界；Xmin表示问题解空间的下边界；S2-2，将种群按照性别分为雌性和雄性两个子种群；S2-3，如果t≤T则执行步骤S2-4，否则跳转到步骤S2-7，并且t＝t+1；S2-4，找到最优雄性个体与雌性个体，并通过以下公式计算温度Temp和食物数量Q： 其中，t表示当前迭代次数；T表示最大迭代次数； 其中，c1为一个常数；S2-5，如果Q0.25表示不存在食物，并且rand0.5，则使用公式7和9分别更新雄性个体和雌性个体的位置，然后执行步骤S2-3；Xi,mt+1＝Xrand,mt±c2×Am×Xmax-Xmin×rand+Xmin7其中Xi,m表示第i个雄性个体的位置；Xrand,m表示在雄性种群中的随机个体的位置信息；rand表示区间[0,1]内的随机数；c2为一个常数；Am表示雄性个体寻找食物的能力；Xi,f＝Xrand,ft+1±c2×Af×Xmax-Xmin×rand+Xmin9其中，Xi,f表示第i个雌性个体的位置；Xrand,f表示在雌性种群中的随机个体的位置信息；Af表示雌性个体寻找食物的能力；如果Q0.25表示不存在食物，并且rand0.5，则使用公式11更新个体的位置，然后执行步骤S2-3； 其中，R为一个自适应减少的变量；rand表示在区间[0,1]内生成的随机数；*表示数学上的点乘操作；Xi表示第i个个体；Xbest表示种群中的最优个体；Xrand1，Xrand2，Xrand3分别表示种群中三个不同的随机个体；如果Q0.25并且Temp0.6，表示食物存在并且蛇处于温暖的环境，则使用公式12更新个体位置，然后执行步骤S2-3；Xi,jt+1＝Xfood±c3×Temp×rand×Xfood-Xi,jt12Xi,j表示种群中第i个个体的位置，j表示个体i的第j个维度信息；Xfood表示最优个体的位置；c3为一个常数；如果Q0.25并且Temp＝0.6，表示食物存在并且蛇处于寒冷的环境，则执行步骤S2-6；S2-6，生成一个[0,1]区间的随机数，如果随机数大于0.6表示蛇处于战斗模式，则使用公式13和14分别更新雄性个体的位置与雌性个体的位置；Xi,mt+1＝Xi,mt+c3×FM×rand×Q×Xbest,f-Xi,mt13其中，Xi,mt+1表示第i个雄性个体第t+1代的位置信息；Xi,ft+1表示第i个雌性个体第t+1代的位置信息；Xbest,f表示最优雌性个体；FM表示雄性个体的战斗能力；Q表示食物数量；Xi,ft+1＝Xi,ft+1+c3×FF×rand×Q×Xbest,m-Xi,ft+114如果随机数小于0.6表示蛇处于交配模式使用公式17、18分别更新雄性个体和雌性个体的位置；Xi,mt+1＝Xi,mt+c3×Mm×rand×Q×Xi,ft-Xi,mt17Xi,ft+1＝Xi,ft+c3×Mf×rand×Q×Xi,mt-Xi,ft18同时，当蛋孵化时，选择最差的雄性个体与雌性个体并替代它们，具体公式表示为21和22，然后跳转到步骤四；Xworst,m＝Xmin+rand×Xmax-Xmin21Xworst,f＝Xmin+rand×Xmax-Xmin22其中，Xworst,m和Xworst,f分别表示最差雄性个体与最差雌性个体；S3，从最优种群中选择目标函数值最小的个体作为最优资源调度方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贵州大学 一种具有全局搜索机制快速收敛的云资源规划调度方法

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