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申请/专利权人：贵州大学

摘要：本发明提出了一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法、系统、设备及介质；所述方法包括以下步骤：S1、获取云任务字节大小向量以及虚拟机具备的计算资源向量、负载成本向量及资源带宽向量；然后建立以下最小化总成本的目标函数；S2、利用增强的美洲狮优化算法对目标函数进行优化，得到最优个体；S3、将S2中获取的最优个体映射到二进制的调度矩阵，通过调度矩阵得到任务调度策略，从而进行任务调度；本发明能够减少系统响应时间，提高解的精度，以提升在应对大规模任务调度问题时的性能。进一步提高了云计算任务调度的合理性，能最大化资源利用率，解决了云计算任务调度中的资源浪费或业务性能的下降的问题。

主权项：1.一种基于增强美洲狮优化算法的云计算资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取云任务字节大小向量以及虚拟机具备的计算资源向量、负载成本向量及资源带宽向量，然后建立以下最小化总成本的目标函数： 1式（1）中，,和分别表示函数,和的权重； 表示时间成本函数； 表示负载成本函数； 表示资源带宽成本函数；S2、利用增强的美洲狮优化算法对目标函数进行优化，得到最优个体：S21、通过公式（5）初始化原始种群，得到初始化后的原始种群： 5式（5）中，表示种群中第个个体的位置信息； 表示解空间的上界向量； 表示解空间的下界向量； 表示生成一个在之间的随机数；S22、初始，通过判断和4的关系，如果，则执行S23，否则跳转执行S28；其中，表示当前迭代次数；S23、通过探索阶段对个体位置进行更新；S24、通过开发阶段对个体位置进行更新；S25、将种群，和合并，并取前个个体；其中，表示初始化后的原始种群，表示通过探索阶段更新后的新种群，表示通过开发阶段更新后的新种群；S26、计算种群和的最优个体适应度和，同时；S27、分别计算第次迭代时探索阶段的得分和开发阶段的得分；S28、如果则执行S29，否则执行步骤S33；其中，表示最大迭代次数，且；S29、通过探索阶段对个体位置进行更新；S30、通过开发阶段对个体位置进行更新；S31、对和进行更新；S32、，返回S28；S33、选择最后一次迭代时种群中目标函数值最小的个体作为调度方法；S3、将S2中获取的最优个体映射到二进制的调度矩阵，通过调度矩阵得到任务调度策略，从而进行任务调度；二进制的调度矩阵表示为： ，其中，矩阵为调度矩阵； 分别为矩阵的行数、列数； 表示第任务在第个计算资源上运行，并且规定每一个任务只能在一个虚拟机上计算；所述最优个体映射到二进制的调度矩阵，是采用随机S-T形转移函数将最优个体变成二进制矩阵以此进行任务调度，具体表现为以下公式： 34式（34）中，表示取绝对值函数，表示正切函数，表示迭代过程中的最优个体，表示通过随机S-T形转移函数转换之后的矩阵。

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