Multiobjective task scheduling in cloud computing using hybrid algorithm (HRLM)

Swati Gupta

doi:10.1016/j.simpat.2026.103305

Multiobjective task scheduling in cloud computing using hybrid algorithm (HRLM)

2026-06-01

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DOI：10.1016/j.simpat.2026.103305

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云计算任务调度是NP完全问题，需要在成本、截止时间和能耗方面有效处理。本文提出了一种基于CloudSim的混合多目标任务调度算法，该算法结合了强化学习（RL）和粒子群优化（PSO）算法，命名为HRLM（混合强化学习-元启发式算法）。对多达1000个任务的测试表明，调度时间、成本和资源利用率均优于基线算法。研究发现，结合RL和PSO能够实现节能且对截止时间敏感的云调度方案。性能分析详细，并通过扩展的仿真场景验证了所提方法的有效性。

Multiobjective task scheduling in cloud computing using hybrid algorithm (HRLM)

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