基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化

针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。     

基于图染色理论和遗传蜂群算法的并行测试任务调度

针对并行测试中任务优化调度这一关键性问题,提出了一种图染色理论和遗传蜂群算法相结合的任务调度优化算法.首先,建立了基于图染色理论的并行测试任务关系模型,用图来描述测试任务占用仪器资源的情况;然后, 在测试任务关系模型的基础上,将遗传算法特有的交叉、变异操作与人工蜂群(ABC)算法相结合搜索最优解,能够有效避免算法早熟并且加速算法收敛;最终得到并行度最大的任务分组方案.经仿真验证,所提方法能有效地实现并行测试,提高自动测试系统的测试效率.     

基于遗传蚁群算法的雾计算任务调度研究

雾计算是部署在网络边缘的分布式系统,任务调度是雾计算中最重要的研究问题之一.针对雾计算环境下任务请求的合理调度问题,提出基于雾计算的遗传蚁群算法.算法前期利用遗传算法快速搜索能力避免蚁群算法前期搜索能力不足的问题,后期利用蚁群算法正反馈的特性进行解空间的搜索.仿真实验结果表明,该算法在CPU执行时间和分配内存方面优于传统的遗传算法和蚁群算法.     

基于梯度蜂群混合算法的电力系统最优潮流计算

针对电力系统最优潮流计算的问题提出一种基于梯度蜂群混合算法GABC.利用梯度算法的快速寻优特性得到某一局部极值,然后采用蜂群算法的全局寻优能力跳出该局部极值,并经过反复交替迭代最终找到问题的最优解.通过对IEEE5节点系统的计算结果表明改进后的人工蜂群算法可较好的处理最优潮流约束条件,有效提高基本蜂群算法的全局寻优能力...     

云变异人工蜂群算法

针对传统人工蜂群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于云模型的改进人工蜂群算法。通过正态云算子计算候选位置,自适应调整算法的局部搜索范围,以提高算法的收敛速度和勘探能力。为保持种群多样性,引入一个新的概率选择策略,使较差的个体具有较大的选择概率,并且利用历史最优解探索新的位置。标准复合函数测试表明,改进算法的收敛速度和求解精度得到提升,优于一些新近提出的改进人工蜂群算法。     

基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法

针对大数据聚类算法计算效率与聚类性能较低的问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法与MapReduce的大数据聚类算法。将灰狼优化算法与人工蜂群算法结合,同时提高人工蜂群算法的搜索能力与开发能力,该策略能够有效地提高聚类处理的性能;采用混沌映射与反向学习作为ABC种群的初始化策略,提高搜索的解质量;将聚类算法基于Hadoop的MapReduce编程模型实现,通过最小化类内距离的平方和实现对大数据的聚类处理。实验结果表明,该算法有效地提高了大数据集的聚类质量,同时加快了聚类速度。     

基于改进灰狼优化算法的边缘计算任务调度方法

针对边缘计算在离散制造业数据处理过程中存在的时延和资源消耗大的问题,提出了一种基于改进灰狼优化(IGWO)算法的边缘计算任务调度方法。该方法通过对非线性收敛因子以及动态权重的改进,提高了灰狼算法的优化速度和精度,有效降低了终端设备和边缘端的资源损耗以及任务处理的时延。基于不同数据任务量下的处理时延与资源消耗实验,证明了所提模型的有效性,与3种主流任务调度算法相比,数据处理资源消耗和时延最低。将边缘计算任务调度与智能寻优算法相结合并运用到离散制造业,可以提高设备任务的处理速度、降低能耗,为离散制造业智能化转型提供借鉴。     

基于当前最优解的人工蜂群算法

为克服人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种改进的人工蜂群算法。为提高人工蜂群算法的局部搜索能力和避免早熟收敛,跟随蜂在当前最优解的周围进行局部搜索,并随着迭代次数的增加,逐渐缩小侦查蜂在当前最优解周围的局部搜索范围。通过6个标准测试函数完成仿真实验,结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均得到提高。     

基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的局部搜索能力差、收敛精度低的缺点,提出了一种基于当前最优解的分段搜索策略的人工蜂群算法。该算法中跟随蜂利用由全局当前最优解和个体当前最优解引导的局部搜索策略逐维进行变异,并采用基于“分段思想”的局部搜索策略对蜜源进行贪婪更新,以提高蜜源的更新效率,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。6个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法

为了克服人工蜂群算法在求解函数优化问题中所存在的收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于细菌趋药性和当前最优解策略的人工蜂群算法。该算法将细菌觅食优化算法中的趋向性操作引入到雇佣蜂的局部搜索策略中,然后跟随蜂在当前最优解的基础上继续进行寻优,从而提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。     

改进蚁群算法的云计算任务调度方法

针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足,以找到最佳的云计算任务调度方案为目标,提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析,并对问题进行了具体描述,然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解,并针对标准蚁群算法缺陷进行改进,最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明,改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案,加快云计算任务完成速度,具有一定的实际应用价值.     

考虑多目标的柔性工艺与调度集成优化算法

针对工艺规划与车间调度集成优化问题,在考虑零件的加工工序柔性、工序次序柔性及加工机器柔性的基础上,以最大完工时间、总加工成本和总拖期时间为优化目标,对多目标柔性工艺与车间调度集成问题建模,提出一种基于改进人工蜂群算法的多目标柔性工艺与车间调度集成优化策略,并提出邻域变异操作以及全局交叉操作,对种群进行更新。引入Pareto方法,通过对适应度评价、贪婪准则、Pareto最优解集构造和保存以及解得多样性维护等方面进行改进,设计了一种基于Pareto方法的多目标人工蜂群算法。最后,通过采用基本人工蜂群算法及改进人工蜂群算法对六个工件、五台机床的柔性工艺与车间调度集成问题进行优化,验证了改进算法的有效性。     

基于混合人工蜂群算法的多目标柔性作业车间调度问题研究

传统的优化算法在求解面对多目标柔性作业车间调度时,往往求解效率低且难以获得最优解。为了求解多目标柔性作业车间调度问题,设计了混合人工蜂群算法。种群的初始化采用了多种方法相结合的策略。在人工蜂群算法的不同阶段采用不同的搜索机制,在雇佣蜂阶段采用开发搜索,针对跟随蜂阶段蜜蜂跟随的对象的优秀解进行小幅度的更新,从而提高了搜索的表现。禁忌搜索与改进的人工蜂群算法相结合,有效的提升了获得最优解的概率。通过相关文献中的标准实例对设计的混合人工蜂群算法进行一系列求解测试,实验的结果有效的说明了算法在求解柔性作业车间调度问题时效果显著。通过求解结果对比表明人工蜂群算法的高效性和优越性。     

基于IFWA-ABC的云计算资源任务调度算法的研究

针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分别进行优化,将FWA中最优个体通过改进的ABC算法进行获得;最后,将IFWA-ABC算法用于云计算任务调度。仿真实验中,通过与FWA、ABC在虚拟机、执行时间、消耗成本、能量消耗指标对比中,IFWA-ABC具有明显的优势能够有效地提高云计算资源分配效率。     

基于ABC-SA混合算法的群控电梯优化调度

为解决电梯群控系统（Elevator group control system,EGCS）时间和能耗性能不理想的问题,提出一种基于改进人工蜂群的电梯群控多目标优化调度算法。首先,针对EGCS控制目标复杂性,建立具有多评价指标的群控电梯调度模型,依据该模型的适应度值进行合理派梯选择;其次,引入模拟退火准则优化基本人工蜂群算法结构以解决算法易陷入局部最优解的问题,使用混合改进的人工蜂群算法进行多目标优化调度。仿真结果表明,所提算法在侯梯时间、乘梯时间和停靠次数三个性能指标上对比基本人工蜂群算法均有所提高,有效说明该方法在求解柔性多目标群控电梯优化调度时具有一定的优越性。     

基于渗透式人工蜂群与蚁群优化混合的负载平衡算法

针对当前云计算负载平衡调度过程中出现的虚拟机迁移效率低和能耗高问题,提出了一种基于渗透式人工蜂群与蚁群混合优化负载平衡算法,该算法将化学渗透行为与生物启发的负载平衡算法相结合,在充分利用人工蜂群和蚁群两种优化算法优点的同时,将渗透技术应用于负载均衡。由于渗透技术支持通过云基础设施迁移的虚拟机的自动部署,从而克服了现有仿生算法在实现物理机之间负载平衡方面的缺点,提高了迁移效率。实验结果表明,以现有负载平衡算法相比,提出的算法在迁移性能上提升明显。     

改进人工蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题

针对分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出一种改进人工蜂群算法.首先,建立以最小化最大完工时间为优化目标的分布式柔性作业车间调度优化模型;然后,改进基本人工蜂群算法以使其适用于求解分布式柔性作业车间调度问题,具体的改进包括设计一种包含三维向量的编码方案,结合问题特点针对性地设计多种策略用于种群初始化,在雇佣蜂改良搜索操作中设计多种有效的进化操作算子,并在跟随蜂搜索操作中引入基于关键路径的局部搜索算子以提升算法的局部搜索能力;最后,利用扩展柔性作业车间通用测试集得到的测试数据设计实验验证算法性能,使用正交试验法优化算法参数设置.仿真实验结果表明,改进后的人工蜂群算法能有效求解分布式柔性作业车间调度问题.     

基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究

遥感信息服务链动态构建技术是根据用户提出的航天信息需求,以及用户0终端行为感知后形成的主动推送需求,将遥感信息获取与处理作为一种服务对待,利用服务组合与优化,动态构建服务链,实现网络环境下的信息资源按需聚合与高效协同,以满足对"端"的遥感信息支援应用需求;文章首先研究了蚁群算法和模拟退火算法在遥感信息处理计算节点任务上的调度原理,并分析了上述传统算法在得出最优解之前会出现的问题;基于蚁群算法并结合其他启发式算法的优点,提出了一种基于改进蚁群算法的负载均衡任务调度算法,完成了遥感信息多任务处理服务链的计算任务分配,提升了天基信息处理系统整体的计算效率;最后通过仿真实验验证了算法的有效性.     

云计算中基于共享机制和群体智能优化算法的任务调度方案

为了提高云计算中虚拟机(VM)的利用率并降低任务的完成时间,提出了一种融合共享机制的混合群智能优化算法,实现云任务的动态调度。首先,将虚拟机调度编码为蜜蜂、蚂蚁和遗传个体。然后,利用人工蜂群算法(ABC)、蚁群算法(ACO)和遗传算法(GA)分别在各自邻域内寻找最优解。最后,通过一个共享机制使3种算法定期交流各自搜索到的解,并将获得的最佳解作为当前最优解进行下一次迭代过程,以此来加速算法收敛并提高收敛精度。通过CloudSim进行了一个云任务调度的仿真实验,结果表明提出的混合算法能够合理有效地调度任务,在任务完成时间和稳定性方面具有优越的性能。     

云平台下动态任务调度人工免疫算法

针对云计算领域的任务调度问题,提出了一种基于人工免疫(AI)理论的云计算平台动态任务调度算法。该算法首先利用排队论迅速、粗略地确定云计算平台保持稳态的条件,并为后面的计算提供基础数据;然后利用人工免疫理论中的免疫克隆选择算法,搜索出为集群中各节点上的不同虚拟机分配计算资源的近似最优配置;算法中还加入了适当的负载平衡处理,它使抗体基因更加优良。模拟实验结果表明,该调度算法能有效提高收敛速度和精度,快速搜索到合理配置,提高了集群资源利用率。