改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在云計算任務(wù)調(diào)度中的應(yīng)用

摘要： 針對粒子群優(yōu)化算法在求解云計算任務(wù)調(diào)度問題中存在的收斂速度慢、精度低、易陷入局部極值等缺陷，綜合考慮最大完成時間最少、任務(wù)執(zhí)行總時間最優(yōu)兩個優(yōu)化目標(biāo)，提出一種多策略融合的粒子群優(yōu)化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法，并將其應(yīng)用于求解云計算任務(wù)調(diào)度問題。該算法融合模擬退火算法、饑餓游戲搜索和雙重變異限制策略。...