一种自适应粒子群算法在云资源调度中的应用
来源：计算机测量与控制杂志2020年第12期北京时间：
作者：张娟芝,段中兴,熊福力
摘要：通过资源调度优化提升云计算的效率并降低数据中心能耗是云计算领域的主要研究内容之一。粒子群算法常用于解决资源调度问题，然而粒子群算法在云计算资源调度应用中算法初期收敛速度快，后期收敛速度缓慢，易陷入局部寻优。本文提出了一种自适应改进的粒子群算法用于云计算资源调度问题的研究，该算法通过自适应改进粒子的个体学习因子和社会学习因子，以提高算法的全局探索能力，使得粒子逼近更优解。实验结果表明：本文提出的自适应粒子群算法不仅具备良好的收敛性和全局寻优能力，同时能够大幅度降低云资源调度中任务队列的总完成时间。
关键词：自适应;粒子群算法;局部寻优;云资源
基金资助：国家自然科学基金项目(61473216)，陕西省教育厅科学研究计划项目(17JK0459)，西安建筑科技大学基础研究项目(ZR18049) ，陕西省自然科学面上项目(2020JM-489)。
