【优化求解】基于粒子群优化PSO和邻域搜索NSM的改进GWO算法求解 “任务 - 虚拟机” 分配问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

这段代码是 基于改进灰狼优化算法（GWO-FDB）的虚拟机（VM）调度优化程序，核心目标是通过融合粒子群优化（PSO）和邻域搜索（NSM）的改进 GWO 算法，求解 “任务 - 虚拟机” 分配问题，最小化多目标加权成本（完工时间、负载均衡、能耗等）。代码支持 6 种不同的领导者选择策略（CASE 1-6），可对比不同策略的优化性能。

下面从 核心问题、代码结构、关键模块、算法逻辑 四方面详细解析：

一、核心问题与优化目标

1. 调度场景

• 任务：num_tasks=20 个独立任务，每个任务的长度（工作量）task_lengths 随机生成（100~1000）；

• 虚拟机：num_vms=5 台虚拟机，每台 VM 的处理速度 vm_speeds 随机生成（500~1500 单位 / 时间）；

• 决策变量：每个任务分配到哪台 VM（pos(i) 表示第 i 个任务的目标 VM 编号，范围 1~5）。

2. 多目标加权成本函数

优化目标是最小化 加权综合成本（4 个子目标按权重组合），对应 my_fitness 函数：

子目标

含义

权重

计算逻辑

Makespan

最大完工时间（所有 VM 中最长任务时间）

0.4

max(vm_times)，vm_times(vm) 为第 vm 台 VM 的总任务处理时间（任务长度 / VM 速度之和）

Load Std

负载标准差（VM 负载均衡程度）

0.3

std(vm_times)，值越小表示负载越均衡

Average Utilization

平均负载（VM 资源利用率）

0.2

mean(vm_times)，反映整体资源利用效率

Energy

能耗（简化模型）

0.1

0.5*sum(vm_times)，假设能耗与 VM 运行时间线性相关

• 成本函数：cost = 0.4*makespan + 0.3*load_sd + 0.2*avg_u + 0.1*energy，权重可根据实际需求调整。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

case_id,1:6)

warning('Geçersiz giriş! Varsayılan olarak CASE-1 seçildi.');

case_id = 1;

end

%% ---------- Problem -----------------

global task_lengths vm_speeds num_vms

num_tasks = 20; num_vms = 5;

task_lengths = randi([100,1000],1,num_tasks);

vm_speeds = randi([500,1500],1,num_vms);

%% ---------- Parametreler -------------

SearchAgents_no = 50; Max_iter = 150;

dim = num_tasks; lb = ones(1,dim); ub = num_vms*ones(1,dim);

[bestCost,bestPos,curve] = GWO_FDB(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,@my_fitness,case_id);

%% ---------- Rapor --------------------

fprintf('CASE-%d En iyi maliyet = %.4f\n',case_id,bestCost);

disp('Görev-VM eşlemesi:'); disp(round(bestPos));

figure; plot(curve,'LineWidth',2); grid on;

🔗 参考文献

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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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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