申请/专利权人：西安电子科技大学;园信(北京)科技有限公司;广州链融信息技术有限公司

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117950835A

主分类号：G06F9/48

分类号：G06F9/48;G06F9/50;G06N3/006;G06F17/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种基于改进的灰狼优化算法的云计算DAG任务调度方法，包括：将接收的用户上传的任务解析为DAG任务；将解析的DAG任务存放于任务池之中；使用改进的灰度优化算法对任务池中的DAG任务进行调度。所改进的算法，在原有灰狼算法基础上，通过随机采用螺旋式包围狩猎方法和体最优学习策略进行位置搜索更新，提高了算法的全局搜索和局部优化的均衡性；利用指数函数来代替传统灰狼算法中的线性函数来减小衰减因子a的数值，进一步提高搜索空间的利用率；通过改进系数向量C的更新方式，使与传统灰狼算法相比，既不容易陷入局部最优解，又不容易收敛速度过慢。本发明可以有效解决云计算平台中的任务调度问题，提高资源利用率和系统性能。

主权项：1.一种基于改进的灰狼优化算法的云计算DAG任务调度方法，其特征在于，包括：S1、将接收的用户上传的任务解析为DAG任务；S2、将解析的DAG任务存放于任务池之中；使用以下改进的灰度优化算法对任务池中的DAG任务进行调度：S3、设定候选云节点种群规模N，最大迭代次数max，系数向量A、C，衰减因子a，目标函数以及约束条件；S4、初始化候选云节点种群，计算各候选云节点的适应度；S5、选取适应度最大的3个候选云节点α、β和δ并记录位置Xαt、Xβt和Xδt，t表示当前迭代次数；对每一个候选云节点，执行S6-S8：S6、更新衰减因子a，系数向量A、C，初始化候选云节点位置；S7、随机从设定的搜索方法中选择一种以更新候选云节点位置；S8、计算候选云节点的适应度；S9、根据设定的最大迭代次数max重复迭代S5-S8。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学;园信(北京)科技有限公司;广州链融信息技术有限公司 基于改进的灰狼优化算法的云计算DAG任务调度方法

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