MABFDMO: An Adaptive Dwarf Mongoose Optimization Algorithm for Multi-Objective Task Scheduling in Cloud Computing

doi:10.1016/j.suscom.2026.101393

MABFDMO: An Adaptive Dwarf Mongoose Optimization Algorithm for Multi-Objective Task Scheduling in Cloud Computing

2026-05-12

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PRE

AI

O

Olanrewaju Lawrence Abraham *

M

Md Asri Ngadi

J

Johan Bin Mohamad Sharif

M

Mohd Kufaisal Mohd Sidik

O

Ogunyinka Taiwo Kolawole

DOI：10.1016/j.suscom.2026.101393

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• 针对云任务调度提出了一种自适应多目标小型 mongooses 优化算法（MABFDMO）。• MABFDMO 在受约束的云环境下同时优化完工时间和成本。• 自适应保姆觅食和边界反馈机制增强了探索-开发平衡。• 基于 Pareto 的存档维护确保了分布良好且稳定的非支配解。• 在 GoCJ 和 HPC2N 工作负载上的广泛仿真表明，MABFDMO 相比基准算法具有一致的性能提升。• 统计 t 检验分析和收敛趋势可视化证实了 MABFDMO 的鲁棒性和可扩展性。

Keyword:

Dwarf Mongoose Optimization

Multi-Objective Task Scheduling

Cloud Computing

Makespan Optimization

Cost Optimization

MABFDMO: An Adaptive Dwarf Mongoose Optimization Algorithm for Multi-Objective Task Scheduling in Cloud Computing

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