云盘算任务调理优化matlab仿真,对比蚁群优化和蛙跳优化 ...

目次
1.步伐功能形貌
2.测试软件版本以及运行效果展示
3.焦点步伐
4.本算法原理
4.1 ACO蚁群优化
4.2 蛙跳优化
5.完整步伐

---

1.步伐功能形貌

        云盘算任务调理优化,优化目标位任务斲丧时间，调理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效果展示

MATLAB2022A版本运行

（完整步伐运行后无水印）
3.焦点步伐

1. ........................................................................
2.     for t = 1:Iters
3.         [N,t]
4.         lamda=1/t^2;
5.         %学习
6.         [Tau_Best(t),BestIndex]=max(Tau);
7.         %计算状态转移概率
8.         for i=1:Num
9.             Ps(i)=(Tau(BestIndex)-Tau(i))/Tau(BestIndex);  
10.         end
12.         for i=1:Num
13.             rng(i);
14.             if Ps(i)<P0  %局部搜索
15.                 temp1=x(i,:)+100*randn(1,Ant)*lamda;      
16.             else  %全局搜索
17.                 temp1=x(i,:)+100*randn(1,Ant);
18.             end
19.             [pa(i),pa1(i),pa2(i),finishtimea,finishcosta,pa3(i)] = fitness(temp1);
20.             [pb(i),pb1(i),pb2(i),finishtimeb,finishcostb,pb3(i)] = fitness(x(i,:));
22.             %%%
23.             if pa(i)<pb(i)  %判断蚂蚁是否移动
24.                 x(i,:)=temp1;
25.             end
26.         end
27.         for i=1:Num
28.             [pb(i),pb1(i),pb2(i),finishtimeb,finishcostb,pb3(i)] = fitness(x(i,:));
29.             Tau(i)=(1-Rou)*Tau(i)+pb(i);  %更新信息量
30.         end
32.         Pbest1(t) = finishtimea;
33.         Pbest2(t) = finishcosta;
34.         Pbest3(t) = pa3(i);
35.         fobj(t)   = pa(i);
36.     end
38.     if N == 100
39.        save mat\R1_100.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
40.     end
41.     if N == 200
42.        save mat\R1_200.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
43.     end
44.     if N == 300
45.        save mat\R1_300.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
46.     end
47.     if N == 400
48.        save mat\R1_400.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
49.     end
50.     if N == 500
51.        save mat\R1_500.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
52.     end
53.     if N == 600
54.        save mat\R1_600.mat Pbest1 Pbest2 Pbest3
55.     end
56. end
57. 06_057m

复制代码

4.本算法原理

      在云盘算环境中，我们须要分配一系列的任务到一组服务器上执行。设任务聚集为T={T1​,T2​,…,Tn​}，服务器聚集为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​有处理本领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探求食物的行为。每只蚂蚁在探求路径时会开释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。在云盘算任务调理中，我们可以将蚂蚁视为办理方案的搜索者，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田鸡跳跃行为的一种群体智能算法。在SFLA中，田鸡被视为搜索者，它们在解空间中跳跃以探求最佳办理方案。

       蚁群优化算法和蛙跳优化算法都可以有用办理云盘算任务调理问题。ACO通过模拟蚂蚁的路径选择行为来优化任务分配，而SFLA则使用田鸡的跳跃行为进行搜索。这两种算法各有优势，比方ACO在处理大规模问题时大概会更快收敛，而SFLA则大概具有更好的探索本领。
5.完整步伐

VVV

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。