云计算任务调度优化matlab仿真,对比蚁群优化和蛙跳优化

1.程序功能描述
        云计算任务调度优化,优化目标位任务消耗时间，调度后的经济效益以及设备功耗，对比蚁群优化算法和蛙跳优化算法。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

（完整程序运行后无水印）

3.核心程序

   for t = 1:Iters 
        [N,t]
        lamda=1/t^2; 
        %学习 
        [Tau_Best(t),BestIndex]=max(Tau);
        %计算状态转移概率
        for i=1:Num 
            Ps(i)=(Tau(BestIndex)-Tau(i))/Tau(BestIndex);  
        end 
 
        for i=1:Num 
            rng(i);
            if Ps(i)<P0  %局部搜索 
                temp1=x(i,:)+100*randn(1,Ant)*lamda;       
            else  %全局搜索 
                temp1=x(i,:)+100*randn(1,Ant); 
            end 
            [pa(i),pa1(i),pa2(i),finishtimea,finishcosta,pa3(i)] = fitness(temp1);
            [pb(i),pb1(i),pb2(i),finishtimeb,finishcostb,pb3(i)] = fitness(x(i,:));
 
            %%% 
            if pa(i)<pb(i)  %判断蚂蚁是否移动 
                x(i,:)=temp1; 
            end 
        end 
        for i=1:Num 
            [pb(i),pb1(i),pb2(i),finishtimeb,finishcostb,pb3(i)] = fitness(x(i,:));
            Tau(i)=(1-Rou)*Tau(i)+pb(i);  %更新信息量 
        end 
 
        Pbest1(t) = finishtimea;
        Pbest2(t) = finishcosta;
        Pbest3(t) = pa3(i);
        fobj(t)   = pa(i);
    end
 
    if N == 100
       save mat\R1_100.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
    end
    if N == 200
       save mat\R1_200.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
    end
    if N == 300
       save mat\R1_300.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
    end
    if N == 400
       save mat\R1_400.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
    end
    if N == 500
       save mat\R1_500.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
    end
    if N == 600
       save mat\R1_600.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
    end
end

4.本算法原理
      在云计算环境中，我们需要分配一系列的任务到一组服务器上执行。设任务集合为T={T1​,T2​,…,Tn​}，服务器集合为S={S1​,S2​,…,Sm​}。每个任务Ti​都有一个处理时间ti​和一个能耗ei​。服务器Sj​有处理能力cj​和能耗率rj​。

目标函数如下：

4.1 ACO蚁群优化
      蚁群优化算法模拟了蚂蚁寻找食物的行为。每只蚂蚁在寻找路径时会释放一种称为信息素的化学物质，这种物质可以引导其他蚂蚁沿着相同的路径移动。在云计算任务调度中，我们可以将蚂蚁视为解决方案的搜索者，将路径视为任务到服务器的分配方案。

4.2 蛙跳优化
        蛙跳优化算法是基于青蛙跳跃行为的一种群体智能算法。在SFLA中，青蛙被视为搜索者，它们在解空间中跳跃以寻找最佳解决方案。

       蚁群优化算法和蛙跳优化算法都可以有效解决云计算任务调度问题。ACO通过模拟蚂蚁的路径选择行为来优化任务分配，而SFLA则利用青蛙的跳跃行为进行搜索。这两种算法各有优势，例如ACO在处理大规模问题时可能会更快收敛，而SFLA则可能具有更好的探索能力。