基于改进鲸鱼优化算法的资源调度方法

基于改进鲸鱼优化算法的资源调度方法

TP301.6; 针对在大量数据背景下云计算资源调度模型存在调度效率低、分配不合理等问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(m-WOA)的云计算资源调度方法.提出了云计算资源调度模型,针对基本鲸鱼优化算法存在迭代后期种群多样性减弱、易陷入局部最优等不足,提出使用Tent混沌反向学习策略来增强种群多样性;并使用精英随机组合策略平衡算法开发和探索能力.将改进后的m-WOA算法用于数值仿真实验和云计算资源调度模型求解.实验结果表明,m-WOA具有更好的收敛精度和更强的稳定性;m-WOA能有效减少云计算完成时间和能源消耗,并提供更合理的资源调度分配方案,从而提升云计算资源利用率....

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Veröffentlicht in:龙岩学院学报 2022, Vol.40 (2), p.20-26
1. Verfasser: 吴荣生
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP301.6; 针对在大量数据背景下云计算资源调度模型存在调度效率低、分配不合理等问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(m-WOA)的云计算资源调度方法.提出了云计算资源调度模型,针对基本鲸鱼优化算法存在迭代后期种群多样性减弱、易陷入局部最优等不足,提出使用Tent混沌反向学习策略来增强种群多样性;并使用精英随机组合策略平衡算法开发和探索能力.将改进后的m-WOA算法用于数值仿真实验和云计算资源调度模型求解.实验结果表明,m-WOA具有更好的收敛精度和更强的稳定性;m-WOA能有效减少云计算完成时间和能源消耗,并提供更合理的资源调度分配方案,从而提升云计算资源利用率.
ISSN:1673-4629
DOI:10.16813/j.cnki.cn35-1286/g4.2022.02.004