基于深度学习算法的调度自动化云平台任务优化策略研究

来源：机械与电子杂志2022年第10期北京时间：

作者：刘岩;柳乐怡;王冬;黄红伟;雷彦辉

单位：1. 深圳供电局有限公司,广东 深圳 518000 ; 2. 北京清大科越股份有限公司,北京 100102

摘要：分析了云平台任务调度的特点和目标,从任务调度算法入手,提出了基于改进粒子群算法的电力调度自动化系统的人工智能方法,开发了云计算操作的模型。基于该算法和物理模型的运行控制考虑了 QoS 要求和平台云居民的环境负载平衡,可以有效提高所提电力调度自动化系统的云平台任务调度的效率。以电力自动化云平台为分析对象,研究其架构,将修正的 PSO 算法与云资源调度模型的结构拓扑相结合,建立三级数据节点,给出了基于改进 PSO 的云平台调度模型,旨在提高云计算资源配置效率,改善云服务质量,解决电力调度自动化系统的任务调度问题。

关键词：云平台;调度自动化;改进粒子群算法;调度优化