计算机应用

作者：张金泉, 徐寿伟, 李信诚, 王重洋, 徐景芝

单位：1.山东科技大学 计算机科学与工程学院，山东 青岛 266590；2.山东科技大学 科技产业管理处，山东 青岛 266590

关键词：云计算,任务调度,鲸鱼优化算法,正交试验设计,多目标优化

基金：教育部人文社科基金资助项目(20YJAZH078);同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放课题(ESSCKF 2019?06)

针对任务调度中存在的任务完成时间长、系统执行任务成本高且系统负载不均衡等问题，提出了一种基于正交自适应鲸鱼优化算法（OAWOA）的云计算任务调度方法。首先，将正交试验设计（OED）应用于种群初始化和全局搜索阶段，以提升和维持种群的多样性，避免算法过早陷入局部收敛状态；然后，利用自适应指数递减因子和双向搜索机制，来进一步加强算法的全局搜索能力；最后，对适应度函数进行优化，从而使算法实现多目标优化。通过仿真实验将所提的算法与鲸鱼优化算法（WOA）、粒子群优化（PSO）算法、蝙蝠算法（BA）以及其他两种改进的WOA进行比较。实验结果表明，在任务规模为50和500时所提算法都取得了更好的收敛效果，并且得到的系统执行任务的总时间和总成本均低于其他几种算法，同时负载均衡度仅低于BA。可见，所提算法在降低系统执行任务的总时间和总成本以及提高系统负载均衡方面均表现出了显著的优势。

来源：2022年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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