面向移动云计算任务调度的改进鸟群算法研究

摘要：

针对移动云计算环境下的任务调度存在耗时长、设备能耗高的问题,提出了一种基于改进的鸟群算法(improved bird swarm algorithm,IBSA)的任务调度策略.首先,构建了以能耗和时间为主的移动云任务调度模型;其次,提出了自适应感知系数和社会系数,避免了算法陷入局部最优;构建了学习因子优化飞行行为,保证了个体寻优能力;最后,任务调度目标函数作为鸟群个体的适应度函数参与算法的迭代更新.仿真结果表明相比于蚁群算法、粒子群算法、鲸鱼算法等,改进的鸟群算法在移动云计算任务调度方面具有良好的效果,能够有效地节省时间和降低能耗.

关键词：移动云计算、鸟群算法、自适应、学习因子

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目LQ18A010003,11426205

在线出版日期：2021-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：751-754,781