云计算任务调度优化matlab仿真,对比蚁群优化和蛙跳优化

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 本程序针对云计算任务调度优化问题,旨在减少任务消耗时间、提升经济效益并降低设备功耗。通过对比蚁群优化算法(ACO)与蛙跳优化算法(SFLA),分别模拟蚂蚁信息素路径选择及青蛙跳跃行为,在MATLAB2022A环境下运行测试。核心代码实现任务分配方案的动态调整与目标函数优化,结合任务集合T与服务器集合S,综合考量处理时间与能耗等约束条件,最终输出优化结果。两种算法各具优势,为云计算任务调度提供有效解决方案。

1.程序功能描述
云计算任务调度优化,优化目标位任务消耗时间,调度后的经济效益以及设备功耗,对比蚁群优化算法和蛙跳优化算法。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

``` for t = 1:Iters
[N,t]
lamda=1/t^2;
%学习
[Tau_Best(t),BestIndex]=max(Tau);
%计算状态转移概率
for i=1:Num
Ps(i)=(Tau(BestIndex)-Tau(i))/Tau(BestIndex);
end

    for i=1:Num 
        rng(i);
        if Ps(i)<P0  %局部搜索 
            temp1=x(i,:)+100*randn(1,Ant)*lamda;       
        else  %全局搜索 
            temp1=x(i,:)+100*randn(1,Ant); 
        end 
        [pa(i),pa1(i),pa2(i),finishtimea,finishcosta,pa3(i)] = fitness(temp1);
        [pb(i),pb1(i),pb2(i),finishtimeb,finishcostb,pb3(i)] = fitness(x(i,:));

        %%% 
        if pa(i)<pb(i)  %判断蚂蚁是否移动 
            x(i,:)=temp1; 
        end 
    end 
    for i=1:Num 
        [pb(i),pb1(i),pb2(i),finishtimeb,finishcostb,pb3(i)] = fitness(x(i,:));
        Tau(i)=(1-Rou)*Tau(i)+pb(i);  %更新信息量 
    end 

    Pbest1(t) = finishtimea;
    Pbest2(t) = finishcosta;
    Pbest3(t) = pa3(i);
    fobj(t)   = pa(i);
end

if N == 100
   save mat\R1_100.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
end
if N == 200
   save mat\R1_200.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
end
if N == 300
   save mat\R1_300.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
end
if N == 400
   save mat\R1_400.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
end
if N == 500
   save mat\R1_500.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
end
if N == 600
   save mat\R1_600.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
end

end

```

4.本算法原理
在云计算环境中,我们需要分配一系列的任务到一组服务器上执行。设任务集合为T={T1​,T2​,…,Tn​},服务器集合为S={S1​,S2​,…,Sm​}。每个任务Ti​都有一个处理时间ti​和一个能耗ei​。服务器Sj​有处理能力cj​和能耗率rj​。

目标函数如下:

21b815a609818b018447650c9da84c19_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

4.1 ACO蚁群优化
蚁群优化算法模拟了蚂蚁寻找食物的行为。每只蚂蚁在寻找路径时会释放一种称为信息素的化学物质,这种物质可以引导其他蚂蚁沿着相同的路径移动。在云计算任务调度中,我们可以将蚂蚁视为解决方案的搜索者,将路径视为任务到服务器的分配方案。

cba9550d57240f574d461856d5c375cf_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

4.2 蛙跳优化
蛙跳优化算法是基于青蛙跳跃行为的一种群体智能算法。在SFLA中,青蛙被视为搜索者,它们在解空间中跳跃以寻找最佳解决方案。

5ea68d671fe270ad89b72a24a51b6536_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   蚁群优化算法和蛙跳优化算法都可以有效解决云计算任务调度问题。ACO通过模拟蚂蚁的路径选择行为来优化任务分配,而SFLA则利用青蛙的跳跃行为进行搜索。这两种算法各有优势,例如ACO在处理大规模问题时可能会更快收敛,而SFLA则可能具有更好的探索能力。
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