[发明专利]一种基于差分与蚁群算法的云计算任务调度方法

权利要求书

1.一种基于差分与蚁群算法的云计算任务调度方法。其特征在于，包括以下步骤：

1)、差分算法阶段：在云计算系统中，通过差分算法获取种群中前10％的最优解，并将这些解转化成蚁群算法的初始信息素，种群指差分算法初始化时随机生成NP个个体，每个个体代表一个潜在的调度方案；

2)、进入蚁群算法，计算本次迭代最优解L_iterNum，与上一代最优解L_iterNum-1做对比，iterNum表示迭代次数，如果优于上一代解，则以1的概率取本次迭代最优解，否则采用二八原则，以80％的概率选取L_iterNum-1，20％的概率选取L_iterNum，然后用取得的解进行信息素更新，以避免算法陷入局部最优解，根据最优解进行云计算任务调度。

2.根据权利要求1所述的基于差分与蚁群算法的云计算任务调度方法。其特征在于，所述步骤1)用差分算法来获取解集合的前10％具体包括步骤：

(1)随机初始化NP个个体作为初始种群，将t个任务随机放置在m个虚拟机上，t>m，根据适应度函数，计算每个个体的适应度值；

(2)设置当前迭代次数iterNum＝0，和最大迭代次数iterMax；

(3)变异：随机选取两个不同的个体做差，将其向量差通过缩放因子进行缩放，然后与第三个个体求和生成一个中间体，向量差指选取的两个不同个体做差后的结果；

(4)交叉：将种群中的一个个体与变异后的中间体进行交叉操作，得出试验个体；

(5)选择：采用贪婪选择策略，计算试验个体与目标个体的适用度值，选取适应度值较大的个体，作为下一代的基准向量；

(6)、设置iterNum＝iterNum+1,判断iterNum是否等于iterMax/2，如果等于iterMax/2，选取种群NP的前10％个最优解，即NP*10％，否则跳转到步骤(3)。

3.根据权利要求1或2所述的基于差分与蚁群算法的云计算任务调度方法。其特征在于，所述步骤1将从差分算法获取到的前10％的解来初始化蚁群算法的信息素，解决蚁群算法前期信息素匮乏的问题，信息素转化公式：其中n_i表示在前10％的解中，任务i被分配到虚拟机vm_j上的次数，n为前10％解的个数，n为NP*10％，v_{mip_j}表示虚拟机vm_j的计算能力，v_avgmip表示虚拟机平均计算能力，当n_i＞0时，设初始信息素为当n_i为其他值时,设初始信息素为0.0000001。

4.根据权利要求1或2所述的基于差分与蚁群算法的云计算任务调度方法。其特征在于，所述步骤2)中，信息素更新公式：τ_ij(t+1)＝(1-ρ)τ_ij+ρΔτ_ij(t)，ρ为信息素挥发因子，0＜ρ＜1，Δτ_ij(t)为信息素增量：i表示第i个任务，j表示第j个虚拟机。