改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷，综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标，提出一种多策略融合的粒子群优化算法(Multi-Strategy Particle Swarm Optimization, MSPSO)，并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先，通过模拟退火算法动态更新惯性权重，平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索，帮助粒子跳出局部极值。然后，引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略，在算法后期加快粒子收敛速度，提高结果精度。最后，采用双重变异限制策略，同时限制粒子速度和位置，避免粒子发生越界。与其他三种粒子群优化算法进行对比实验，在适应度平均值、最小值、标准差三方面MSPSO都有更好的表现。通过仿真，在求解不同任务量的云计算任务调度问题中，MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时，MSPSO总成本比其他算法分别低了14.4%、15.3%、11.2%，适应度值分别低了10.5%、10.6%、7.6%，验证了所提算法在求解云计算任务调度问题中的有效性。