47、云任务调度与图分解算法研究

云任务调度与图分解算法研究

在云计算和图论领域，任务调度算法与图的因子分解问题一直是研究的热点。本文将介绍一种多用途布谷鸟搜索（MPCS）算法用于云计算任务调度，以及三角化笛卡尔积完全图的 $P_3$-因子分解问题。

多用途布谷鸟搜索（MPCS）算法

• 算法背景 ：云计算中项目调度需要处理多标准营销问题，传统方法难以满足需求。MPCS 算法通过独特负载将多个目标合并为单一目标，利用布谷鸟行为寻找最优解。
• 算法优势
  • 任务能在云端恰当完成。
  • 资源利用合理。
  • 系统故障少。
  • 不同处理器负载最小化。
  • 可利用多中心资源。
  • 适合在云平台执行大量任务优化。
• 算法步骤
  1. 初始化 ：输入 $n$ 个宿主巢穴的种群。
  2. 初始化 $n$ 个宿主巢穴 $x_i$（$i = 1, 2, \cdots, n$）。
  3. 计算每个任务的个体适应度值。
  4. 计算所有任务的总适应度值。
  5. 评估与最大适应度值的距离，对最佳解决方案进行排名。
  6. 计算总周转时间、执行时间和速度。