求解云计算任务调度的粒子群优化算法研究

摘要

目前,云环境下任务调度问题是一个研究热点,而粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是解决任务调度问题的重要智能算法。针对相关性粒子群算法(Correlation Particle Swarm Optimi-zation, CPSO)和新的基于自适应惯性权重粒子群算法(New Adaptive Inertia Weight Based Particle Swarm Optimization, NewPSO)在解决该问题时易陷入局部最优解和寻优能力差的不足,本文以任务执行时间和代价为目标,将随机因子与惯性权重相融合,提出增强型粒子群算法(Enhanced Particle Swarm Optimization, EPSO)。仿真结果表明,在相同条件下,与PSO算法、CPSO算法和NewPSO算法相比较,EPSO算法能更有效的减少执行时间,降低代价消耗(包括任务执行时间,时间花费以及虚拟机花费),得到更优的调度方案。