一種離散人工蜂群ABC算法的云任務(wù)調(diào)度

　　針對(duì)現(xiàn)今云計(jì)算任務(wù)調(diào)度只考慮單目標(biāo)和云計(jì)算應(yīng)用對(duì)虛擬資源的服務(wù)的質(zhì)量要求高等問題，綜合考慮了用戶最短等待時(shí)間、資源負(fù)載均衡和經(jīng)濟(jì)原則，提出一種離散人工蜂群（ ABC）算法的云任務(wù)調(diào)度優(yōu)化策略。首先，從理論上建立了云任務(wù)調(diào)度的多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型；然后，結(jié)合偏好滿意度策略并引入局部搜索算子和改變偵察蜂搜索方式，提出多目標(biāo)離散型人工蜂群（ MDABC）算法的優(yōu)化策略。通過不同的云任務(wù)調(diào)度仿真實(shí)驗(yàn)，顯示了改進(jìn)離散人工蜂群算法相對(duì)于基礎(chǔ)離散人工蜂群算法、遺傳算法以及經(jīng)典貪心算法，能夠得到較高的綜合滿意度，表明了改進(jìn)離散人工蜂群算法能夠更好地改善虛擬資源中云任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的性能，具有一定的普適性。