基于改进的蝗虫算法的云计算任务调度研究

摘要

针对云计算任务调度存在完成时间长、成本消耗大以及负载不均衡的问题,提出一种基于改进的蝗虫算法(Imorve Grasshopper Optimization Algorithm,IGOA)的任务调度方案.对蝗虫算法采用反向学习和柯西分布分别优化种群和递减系数,提高算法的性能;用自然数对蝗虫个体编码表示蝗虫的位置,将每一个蝗虫个体对应一个可行的调度方案,并将任务完成时间、任务消耗成本、虚拟机负载作为蝗虫个体的适应度函数用以算法迭代中的更新条件;获得最优的蝗虫个体即为最佳调度方案.仿真实验表明,改进的蝗虫算法在云计算任务调度方面相比于基本蝗虫算法、蚁群算法、粒子群算法具有更好的效果,特别适合大任务下的云计算调度.