【优化调度】基于蚁群算法ACO、粒子群算法PSO和鲸鱼算法WOA求解云任务调度（目标函数：最低成本含单价成本 时间成本 运输成本）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在云计算蓬勃发展的当下，云任务调度成为保障资源高效利用、降低运营成本的关键环节。以最低成本（涵盖单价成本、时间成本、运输成本）为目标函数，蚁群算法（ACO）、粒子群算法（PSO）和鲸鱼算法（WOA）凭借独特的优化机制，为云任务调度提供了有效的解决方案。本文将深入探讨这三种算法在云任务调度中的应用。

二、蚁群算法（ACO）原理及云任务调度应用

（一）算法原理

蚁群算法模拟蚂蚁觅食过程中通过信息素传递路径信息的行为。蚂蚁在移动过程中会释放信息素，路径上的信息素浓度越高，后续蚂蚁选择该路径的概率就越大。算法初始化时，随机生成蚂蚁的初始路径，蚂蚁根据路径上的信息素浓度和启发式信息（如路径长度等）选择下一个任务分配节点。随着迭代进行，信息素会根据路径的优劣进行更新，较优路径上的信息素浓度增加，引导蚂蚁逐渐找到最优路径 。

（二）在云任务调度中的应用流程

1. 初始化：设定蚁群规模、最大迭代次数、信息素初始浓度等参数；将云任务和云资源进行编码，每只蚂蚁代表一种任务分配方案。

1. 路径选择：蚂蚁根据信息素浓度和启发式函数（如任务执行成本的倒数），计算选择各云资源执行任务的概率，构建任务分配路径。

1. 信息素更新：计算每只蚂蚁的目标函数值（成本），对较优路径（成本较低的任务分配方案）增加信息素浓度，同时所有路径上的信息素按一定比例挥发。

1. 迭代终止判断：检查是否达到最大迭代次数或满足其他终止条件，若未达到则返回路径选择步骤继续迭代，否则输出最优任务分配方案。

三、粒子群算法（PSO）原理及云任务调度应用

（一）算法原理

粒子群算法模拟鸟群觅食行为，将每个候选解看作搜索空间中的一个粒子，粒子具有位置和速度两个属性。每个粒子在搜索空间中根据自身的历史最优位置和整个种群的全局最优位置调整自己的速度和位置，通过不断迭代搜索最优解 。粒子的速度更新公式综合考虑自身经验、群体经验以及随机因素，使其在搜索空间中不断探索和收敛。

（二）在云任务调度中的应用流程

1. 初始化：确定粒子群规模、最大迭代次数、学习因子等参数；随机初始化粒子的位置（任务分配方案）和速度。

1. 计算适应度值：根据目标函数计算每个粒子的适应度值（成本），记录每个粒子的历史最优位置和整个种群的全局最优位置。

1. 更新速度和位置：依据速度更新公式和位置更新公式，调整粒子的速度和位置，生成新的任务分配方案。

1. 迭代终止判断：判断是否达到最大迭代次数或满足收敛条件，若不满足则返回计算适应度值步骤，否则输出全局最优任务分配方案。

四、鲸鱼算法（WOA）原理及云任务调度应用

（一）算法原理

鲸鱼算法模拟座头鲸的螺旋泡泡网捕食行为。算法包含包围猎物、螺旋更新位置、随机搜索猎物三个主要操作。在包围猎物阶段，鲸鱼向当前最优解靠近；螺旋更新位置操作通过模拟鲸鱼螺旋状上升捕食路径，在全局和局部搜索间平衡；随机搜索猎物则用于探索新的搜索空间，避免算法陷入局部最优 。

（二）在云任务调度中的应用流程

1. 初始化：设置种群规模、最大迭代次数等参数；随机生成鲸鱼种群的初始位置（任务分配方案）。

1. 计算适应度值：根据目标函数计算每个鲸鱼个体的适应度值（成本），确定当前最优个体。

1. 执行捕食操作：鲸鱼个体依据包围猎物、螺旋更新位置、随机搜索猎物的规则，更新自身位置，生成新的任务分配方案。

1. 迭代终止判断：检查是否达到最大迭代次数或满足收敛条件，若未达到则返回计算适应度值步骤继续迭代，否则输出最优任务分配方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [aij,fobj,fobj1,fobj2,fobj3] = fitness_results(X);

global N;

global M;

global En;

global Sn;

global Cn;

global Et;

global St;

global Ct;

global P;

global MAX1;

global MAX2;

global MAX3;

X1 = zeros(N,M);

for i = 1:N

for j = 1:M

X1(i,j) = X(M*(i-1)+j);

end

end

X2 = zeros(N,M);

for i = 1:N

tmps1 = X1(i,:);

[V,I] = max(tmps1);

X2(i,I) = 1;

end

aij = zeros(N,M);

for i = 1:N

for j = 1:M

if X2(i,j) > 0

aij(i,j) = 1;

else

aij(i,j) = 0;

end

end

endha1 = 1/3;

alpha2 = 1/3;

alpha3 = 1/3;

fobj = alpha1*fobj1 + alpha2*fobj2 + alpha3*fobj3;

🔗 参考文献

[1] 任小强,聂清彬,王浩宇,等.基于粒子群和改进蚁群算法的云计算任务调度[J].计算机工程与设计, 2024, 45(6):1797-1804.

[2] 查安民.优化粒子群和蚁群算法的云计算任务调度研究[D].南京航空航天大学,2016.

[3] 唐京瑞.基于复杂网络方法的粒子群算法在机组优化组合问题中的研究[D].昆明理工大学[2025-07-06].DOI:CNKI:CDMD:2.1012.431019.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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