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Mayfly algorithm with elementary functions and mathematical spirals for task scheduling in cloud computing system
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-07231-9.png)
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摘要
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作为一种基于互联网的计算模型，云计算通过集中计算资源（如服务器、存储和网络）形成资源池，并为用户提供按需服务，从而实现资源的弹性扩展和高效利用。任务调度直接影响整个系统的运行效率、负载均衡和能耗。为提高云计算系统中任务调度的执行效率，提出了一种基于改进舞蹈阻尼比和舞蹈模式的旋轮螺旋蜉蝣算法（CXMA）。首先，采用初等函数改进舞蹈阻尼比，有效提升了算法的收敛稳定性，并更好地平衡了全局探索与局部开发能力，使算法在保持高搜索多样性的同时能更精确地定位最优解。在改进舞蹈阻尼比的基础上，利用基本数学函数优化蜉蝣的舞蹈模式，通过优化单个蜉蝣的搜索行为显著提升了MA的搜索效率和解精度，进而增强了MA的鲁棒性和适应性。通过仿真实验，测试了大规模和小规模任务下系统的总成本、时间成本、负载成本和价格成本。将所提CXMA与其他群智能优化算法进行比较，实验结果表明，所提CXMA在搜索最优任务调度策略方面具有显著优势。在总成本方面，CXMA比ACO低6.7%，比CDO低0.7%，比WOA低3.7%，比BOA低4.0%，比AOA低2.6%，比SOA低1.6%，比RSO低3.0%。
Keyword:
Cloud computing
Task scheduling
Metaheuristics
Mayfly algorithm
Elementary function
Mathematical spiral
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
暂无机构信息
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