22、用于解决云计算系统中多目标混合流水车间问题的混合人工蜂群算法

用于解决云计算系统中多目标混合流水车间问题的混合人工蜂群算法

1. 引言

在云计算领域，云是由分布式设备组成的集群，通过互联网为潜在用户提供按需计算资源或服务。在云系统里，有诸多任务需要在多种计算资源上按预定顺序进行处理，这些资源包括共享计算 CPU、共享内存和共享硬盘存储等，同类型资源构成一个资源系列。

云计算系统中的灵活任务调度可描述为：在云计算环境下，有 n 个任务要在 m 个计算资源上按预定顺序处理。每个任务包含 s 个操作，需按照相同的生产流程依次经过各个阶段，即阶段 1、阶段 2 直至阶段 s。m 个计算资源被串联划分为 s 个阶段，在每个阶段 i（1 ≤ i ≤ s），有 mi 个相同或不相关的计算资源并行工作，且 mi > 1，至少有一个阶段存在两个及以上的并行计算资源。当任务到达阶段 i 时，它会从 mi 个可用的并行计算资源中选择一个进行处理，同一阶段的每个计算资源一次只能处理一个任务，每个任务也只能由一个计算资源操作。这种灵活的任务调度过程与经典的混合流水车间调度（HFS）问题相似。实际上，云系统需要一种优化机制来最小化某些目标。

HFS 调度问题是经典流水车间调度问题（FSSP）的一个分支，已被证明是 NP 难问题，即至少和 NP 中的任何问题一样难甚至更难。HFS 中的任务分为两个阶段：一是为每个等待的作业从候选设备集中选择一个处理设备；二是将每个任务安排到所选设备上，这与经典 FSSP 中的整个任务调度类似。因此，HFS 比经典 FSSP 更具挑战性，因为它还需要考虑为每个作业选择并行设备。通过结合 ABC 和几种邻域结构，提出了一种混合算法来解决云系统中的任务调度问题，所提出的八种邻域结构可增强算法的开发和探索能力。

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