基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法
蚁群算法在优化问题中的应用
蚁群算法在优化问题中的应用蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁行为的优化算法。
它主要适用于NP难问题（NP-hard problem），如图论、组合优化和生产调度问题等。
在这些问题中，找到近似最优解是非常困难的，蚁群算法通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，利用蚂蚁的群智能来搜索最优解。
蚁群算法的基本思路是通过模拟蚂蚁找食物的过程，来寻找问题的最优解。
蚂蚁在寻找食物时，会在路径上释放一种信息素，这种信息素可以吸引其它蚂蚁跟随自己的路径。
信息素的浓度会随着路径的通行次数增加而增加，从而影响蚂蚁选择路径的概率。
在寻找最优解的过程中，蚂蚁的行为规则主要包括路径选择规则和信息素更新规则。
在路径选择规则方面，蚂蚁主要通过信息素浓度和距离来选择路径。
信息素浓度越高的路径，蚂蚁越有可能选择这条路径。
但是为了防止蚂蚁陷入局部最优解，蚂蚁也会有一定概率选择比较远的路径。
在信息素更新规则方面，主要是根据蚂蚁走过的路径长度和路径的信息素浓度来更新信息素。
如果一条路径被蚂蚁选中并走过，就会在路径上留下一定浓度的信息素。
而浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择，从而增加信息素的浓度。
但是信息素会随着时间的推移而挥发，如果路径在一段时间内没有被选择，其上的信息素浓度就会逐渐减弱。
在实际应用中，蚁群算法主要用于优化问题，如图论、组合优化和生产调度问题等。
例如，在图论中，蚁群算法可以用来寻找最短路径问题。
在组合优化中，蚁群算法可以用来求解旅行商问题和装载问题等。
在生产调度问题中，蚁群算法可以用来优化生产过程和资源分配。
总之，蚁群算法是一种非常有用的优化算法，它可以利用群智能来搜索最优解，具有较好的鲁棒性和适应性。
未来，蚁群算法还可以应用于更多领域，如金融、医疗和物流等，为各行各业的优化问题提供更好的解决方案。
基于云计算的资源调度与优化算法研究
基于云计算的资源调度与优化算法研究云计算已经成为当今信息技术领域的热门话题之一，其为应对大规模数据存储、处理和分析的需求提供了一种灵活、可靠和高效的解决方案。
云计算平台不仅为用户提供了强大的计算和存储能力，还能够根据实际需求灵活地分配和调度资源，以优化用户体验和系统性能。
因此，云计算中的资源调度与优化算法研究显得尤为重要。
资源调度与优化算法在云计算中具有关键作用，它能够根据用户需求和系统性能要求，合理地分配和调度云计算平台中的资源。
在云计算平台中，资源调度算法需要考虑多个因素，如负载均衡、能源效率、响应时间、成本等。
因此，为了能够实现高效的资源调度与优化，研究人员提出了各种不同的算法和策略。
一种常见的资源调度算法是基于任务的优先级调度算法。
该算法基于任务的优先级，将资源动态地分配给不同的任务。
在此算法中，任务优先级可以通过多种方式确定，如任务的类型、重要性、截止时间等。
通过合理地分配资源，并根据任务优先级实施调度，可以最大程度地提高系统的性能和用户满意度。
另一种常见的资源调度算法是基于遗传算法的优化调度算法。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它通过不断迭代、淘汰和交叉变异的方式，搜索最优解。
在云计算领域，遗传算法被广泛应用于资源分配和任务调度问题。
通过遗传算法，可以找到合适的资源分配方案，并优化系统性能。
除了上述两种常见的资源调度算法，还存在其他各种各样的优化算法，如蚁群算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
这些算法都是基于不同的优化策略和搜索机制，以求得最佳的资源调度方案。
研究人员可以根据具体的问题需求和系统性能要求，选择合适的算法进行研究和实践。
当前，资源调度与优化算法研究的关键挑战之一是如何处理大数据场景下的资源调度问题。
随着大数据技术的普及和应用，云计算平台面临的数据量和计算量呈指数级增长。
因此，如何高效地调度和分配资源，以应对大规模数据的存储、处理和分析需求，成为当前云计算研究的重要问题之一。
基于蚁群算法的无人机协同多任务分配
二、基于云计算环境的蚁群优化 计算资源分配算法
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法（Ant Colony Optimization based on Cloud Computing，ACOCC）的基本思想是：将云计算环境下的计算资 源分配问题转化为一个组合优化问题，通过模拟蚂蚁觅食行为，利用蚁群优化算 法来寻找最优解。
二、蚁群算法在路径规划中的应 用
1、基本应用
蚁群算法在路径规划中基本应用是通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，来寻找最 优路径。例如，在地图上，我们可以将起点视为蚂蚁的巢穴，终点视为食物的位 置，而地图上的其他点则视为可能的路径。蚂蚁会根据每条路径上的信息素浓度 选择路径，信息素浓度越高，蚂蚁选择该路径的可能性就越大。最终，信息素浓 度最高的路径就会被蚂蚁选择，从而得到最优路径。
参考内容三
随着科技的快速发展，许多领域都在研究如何通过模拟自然界中的生物行为 来解决优化问题。其中，蚁群算法由于其优秀的寻优能力，受到了广泛的。本次 演示将探讨蚁群算法在路径规划领域的应用和研究进展。
一、蚁群算法简介
蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁找食过程的优化算法。蚂蚁在寻找食 物的过程中，会释放一种名为信息素的化学物质，后来的蚂蚁会根据信息素的浓 度选择路径，而信息素浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择。这种通过模拟蚂蚁找 食过程进行的优化算法，被称为蚁群算法。
参考内容
随着云计算技术的快速发展，如何有效地管理和分配计算资源已成为了一个 重要的问题。蚁群优化算法作为一种仿生优化算法，具有自组织、自适应和鲁棒 性等优点，因此可以应用于解决云计算环境下的计算资源分配问题。
一、云计算与蚁群优化算法
云计算是一种将大量计算、存储和管理任务分布到多个计算机上进行处理的 技术，它具有弹性可扩展、按需付费等特点。云计算环境下的计算资源分配问题 是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，如任务的大小、优先级、负载均衡等。 蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁的信息素传 递过程来寻找问题的最优解。
蚂蚁算法和蚁群算法
蚂蚁算法（Ant Colony Algorithm）和蚁群算法（Ant Colony Optimization）是启发式优化算法，灵感来源于蚂蚁在觅食和建立路径时的行为。
这两种算法都基于模拟蚂蚁的行为，通过模拟蚂蚁的集体智慧来解决组合优化问题。
蚂蚁算法和蚁群算法的基本原理类似，但应用领域和具体实现方式可能有所不同。
下面是对两者的简要介绍：蚂蚁算法：蚂蚁算法主要用于解决图论中的最短路径问题，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
其基本思想是通过模拟蚂蚁在环境中寻找食物的行为，蚂蚁会通过信息素的释放和感知来寻找最优路径。
蚂蚁算法的核心概念是信息素和启发式规则。
信息素（Pheromone）：蚂蚁在路径上释放的一种化学物质，用于传递信息和标记路径的好坏程度。
路径上的信息素浓度受到蚂蚁数量和路径距离的影响。
启发式规则（Heuristic Rule）：蚂蚁根据局部信息和启发式规则进行决策。
启发式规则可能包括路径距离、路径上的信息素浓度等信息。
蚂蚁算法通过模拟多个蚂蚁的行为，在搜索过程中不断调整路径上的信息素浓度，从而找到较优的解决方案。
蚁群算法：蚁群算法是一种更通用的优化算法，广泛应用于组合优化问题。
除了解决最短路径问题外，蚁群算法还可应用于调度问题、资源分配、网络路由等领域。
蚁群算法的基本原理与蚂蚁算法类似，也是通过模拟蚂蚁的集体行为来求解问题。
在蚁群算法中，蚂蚁在解决问题的过程中通过信息素和启发式规则进行路径选择，但与蚂蚁算法不同的是，蚁群算法将信息素更新机制和启发式规则的权重设置进行了改进。
蚁群算法通常包含以下关键步骤：初始化：初始化蚂蚁的位置和路径。
路径选择：根据信息素和启发式规则进行路径选择。
信息素更新：蚂蚁在路径上释放信息素，信息素浓度受路径质量和全局最优解的影响。
全局更新：周期性地更新全局最优解的信息素浓度。
终止条件：达到预设的终止条件，结束算法并输出结果。
云计算中的虚拟机资源调度算法研究与优化
云计算中的虚拟机资源调度算法研究与优化随着云计算技术的广泛应用，虚拟机资源调度算法在云计算系统中变得越来越重要。
虚拟机资源调度算法的目标是高效地利用云计算系统中的硬件资源，提高系统的吞吐量和性能。
虚拟机资源调度算法主要涉及两个方面的问题：虚拟机的放置和负载均衡。
虚拟机的放置是指将虚拟机分配到物理机上的过程，目标是尽量减少能耗和服务器的数量，同时满足虚拟机的资源需求和用户的请求。
负载均衡是指在虚拟机已放置在物理机上后，如何合理地分配虚拟机的任务负载，使得每台物理机的负载尽量均衡，避免出现资源瓶颈和性能瓶颈。
针对虚拟机资源调度算法的研究和优化，研究者们提出了多种方法和技术。
下面将介绍几种常见的虚拟机资源调度算法及其优化方法。
1. First Fit算法（FF）：该算法是最简单和最常用的虚拟机资源调度算法之一。
它的核心思想是将虚拟机放置到第一个满足虚拟机资源需求的物理机上。
优化方法可以针对资源的有效利用和能耗的减少进行。
例如，可以通过合并低负载的物理机，减少服务器数量，降低能耗。
2. Best Fit算法（BF）：该算法在FF算法的基础上进行改进，它在所有满足虚拟机资源需求的物理机中选择最合适的物理机进行放置。
该算法的优化方法主要集中在负载均衡方面。
例如，可以通过动态迁移虚拟机的任务负载，使得每台物理机的负载尽量均衡。
3. Genetic Algorithm（GA）：遗传算法是一种基于进化的优化方法，它模拟了自然界中的遗传机制。
对于虚拟机资源调度算法，遗传算法可以应用于虚拟机的放置和负载均衡问题。
遗传算法通过进化操作，如选择、交叉和变异，来搜索最优解。
优化方法可以针对遗传算法的参数调优和进化操作进行改进。
4. Ant Colony Optimization（ACO）：蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食行为而提出的一种优化方法。
在虚拟机资源调度算法中，蚁群优化算法可以应用于虚拟机的放置和负载均衡问题。
蚂蚁在放置虚拟机时会根据信息素信息进行选择，而负载均衡过程中则会根据蚂蚁的路径信息进行选择。
基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度
基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度
肖耀涛
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2022(38)2
【摘要】为了降低云计算资源调度的负载均衡度、提升云计算资源利用率,研究了基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度。
基于云计算资源调度模型以及资源调度的相关定义,采用蚁群优化算法调度处理大规模云计算资源数据集;为防止蚁群优化算法陷入局部最优解,通过改进蚁群优化算法的选择下一节点概率、启发因子以及信息素的更新,使信息素的指导作用充分发挥,以达到最优云计算资源调度。
经实验验证,该算法负载均衡度与相对标准差较低,资源分配较为均匀;调度总效用值较高,可最大程度满足用户资源调度需求;调度同样规模资源所需迭代次数较少,收敛特性较好。
应用该算法可显著提升资源库的资源利用率。
【总页数】4页(P160-163)
【作者】肖耀涛
【作者单位】广东邮电职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略
2.一种用于云计算资源调度的双向蚁群优化算法
3.云计算环境下基于蚁群优化算法的资源调度策略
4.
基于蚁群粒子群优化算法的r云计算资源调度方案5.云计算下的蚁群优化算法资源调度研究
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蚁群优化算法课件技术介绍
算法执行
初始化
随机初始化蚂蚁的位置或路径，形成 初始解。
信息素更新
在每只蚂蚁完成一次迭代后，根据其 路径上的信息素和启发式信息更新信 息素矩阵。
蚂蚁移动
根据蚂蚁当前位置和信息素矩阵，计 算下一步可行解的概率，按照概率选 择下一个位置或路径。
迭代终止
设定最大迭代次数或满足一定的终止 条件，算法执行结束。
详细描述
启发式信息是根据问题特征和经验知识总结出来的指导算法搜索的规则。通过引入启发 式信息，可以引导蚂蚁向更优解的方向移动，从而加快算法的收敛速度并提高搜索精度。
多目标优化问题中的蚁群优化算法
总结词
蚁群优化算法在多目标优化问题中具有广泛 的应用前景，它可以处理多个相互冲突的目 标函数。
详细描述
多目标优化问题中，各个目标之间往往存在 相互冲突的关系，需要在满足多个目标的同 时找到最优解。蚁群优化算法可以通过引入 多种蚂蚁种类和信息素挥发机制来处理多个 目标函数，并找到一组非支配解作为最终的 解决方案。
任务调度
在多核处理器、云计算平台等 资源受限环境中，优化任务调 度以提高资源利用率。
图像处理
用于图像分割、特征提取等图 像处理任务，提高图像处理效 果。
组合优化
用于解决如旅行商问题、背包 问题等组合优化问题，寻找最
优解或近似最优解。
02 蚁群优化算法的基本原理
信息素的挥发与更新
信息素的挥发
信息素在蚁群路径上挥发，随着时间 的推移，信息素浓度逐渐降低。挥发 速度可以模拟环境因素对信息素的影 响。
解规模，并提高算法的鲁棒性。
算法与其他智能优化算法的结合
混合算法
将蚁群优化算法与其他智能优化算法（如遗传算法、 粒子群优化算法等）结合，形成一种混合算法，可以 取长补短，提高算法的性能。
云计算环境下基于 ABC-QPSO 算法的资源调度模型
云计算环境下基于 ABC-QPSO 算法的资源调度模型温聪源;徐守萍;曾致远【摘要】In order to improve the utilisation rate of cloud resource scheduling and guarantee load balance of nodes, we propose a cloud computing resource scheduling method which combines the quantum particle swarm optimisation algorithm with artificial bee colony algorithm. Firstly, the search operator of artificial bee colony algorithm is introduced to QPSO algorithm as the mutation operator to solve its defect of premature convergence, and then the shortest scheduling time is taken as the fitness function of the QPSO algorithm to optimise the cloud resource scheduling, finally, the performance test of ABC-QPSO is carried out on CloudSim platform.Results show that the ABC-QPSO overcomes the shortcomings of QPSO algorithm, and effectively shortens the task completion time as well, as well as improves the utilisation rate of cloud resource scheduling, it is suitable for cloud computing resource scheduling of large-scale tasks.%为了提高云计算资源的利用率,保证节点负载均衡,提出一种人工蜂群算法和量子粒子群算法相融合的云计算资源调度模型( ABC-QPSO). 首先将人工蜂群算法的搜索算子作为变异算子引入到量子粒子群算法中,以解决量子粒子群算法早熟收敛缺陷,然后以任务完成时间最短作为量子粒子群的适应度函数对云计算资源调度进行优化,最后在CloudSim 平台上对ABC-QPSO的性能进行测试. 结果表明,ABC-QPSO算法不仅克服了QPSO算法的不足,而且有效缩短了任务的完成时间,提高了云计算资源利用率,适合于进行大规模任务的云计算资源调度.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(032)005【总页数】4页(P30-32,64)【关键词】云计算;资源调度;人工蜂群算法;量子粒子群算法;任务分配【作者】温聪源;徐守萍;曾致远【作者单位】广东金融学院广东广州510520;广东金融学院广东广州510520;广东金融学院广东广州510520【正文语种】中文【中图分类】TP393云环境任务数量以海量形式存在，而云计算资源具有动态、异构特性，因此如何对云资源进行有效管理，提高资源利用率，成为云计算研究中的重点问题[1,2]。
蚁群优化算法课件
05
蚁群优化算法的改进与优 化
信息素更新策略的改进
动态更新策略
根据解的质量实时调整信息素浓度，以提高算法的搜 索效率。
自适应更新策略
根据蚂蚁移动过程中信息素挥发的情况，动态调整信 息素更新规则，以保持信息素浓度的平衡。
局部与全局更新结合
在蚂蚁移动过程中，既进行局部更新又进行全局更新 ，以增强算法的全局搜索能力。
该算法利用了蚂蚁之间信息素传递的 机制，通过不断迭代更新，最终找到 最优路径或解决方案。
蚁群优化算法的起源与发展
蚁群优化算法最初起源于对自然界中蚂蚁觅食行为的研究， 发现蚂蚁能够通过信息素传递找到从巢穴到食物源的最短路 径。
随着研究的深入，蚁群优化算法逐渐发展成为一种通用的优 化算法，广泛应用于各种组合优化问题，如旅行商问题、车 辆路径问题等。
任务调度问题
总结词
蚁群优化算法在任务调度问题中能够实现高效的任务调度，提高系统整体性能。
详细描述
任务调度问题是指在一个多任务环境中，根据任务的优先级、资源需求等因素，合理分配任务到不同 的处理单元，以实现系统整体性能的最优。蚁群优化算法通过模拟蚂蚁的行为，利用信息素传递机制 ，能够实现高效的任务调度，提高系统整体性能。
利用已知领域知识
将领域专家的经验或启发式信息融入算法中，以提高算法的搜索 效率和准确性。
利用问题特性
根据问题的特性，引入与问题相关的启发式信息，以引导蚂蚁的移 动方向和选择行为。
自适应调整启发式信息
根据算法的搜索过程和结果，动态调整启发式信息的权重或规则， 以平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。
06
蚂蚁行为规则的改进
引入变异行为
01
在蚂蚁移动过程中，随机选择某些蚂蚁进行变异操作，以增强
蚁群算法在路径规划与优化中的应用
蚁群算法在路径规划与优化中的应用第一章：引言在现实生活中，路径规划和优化一直是一个重要且具有挑战性的问题。
无论是城市道路的交通拥堵还是物流配送中心的最优路径选择，路径规划和优化能帮助我们节约时间和资源。
近年来，蚁群算法作为一种基于自然现象的模拟优化方法，已经被广泛应用于路径规划和优化问题中。
本文将重点介绍蚁群算法的原理和应用，以及其在路径规划与优化中的作用。
第二章：蚁群算法原理蚁群算法是由Marco Dorigo等人于1992年提出的一种模拟蚂蚁觅食行为的计算方法。
蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为规律，其中包括信息素释放和信息素挥发等行为。
蚂蚁通过释放信息素，与其他蚂蚁进行信息交流，并根据信息素浓度来选择路径。
信息素会随着时间的推移而挥发，从而不断影响蚂蚁的行为选择。
通过这种方式，蚁群算法能够找到一条较优的路径。
蚁群算法的原理类似于人类社会中的群体智慧，即通过合作与信息交流来寻找最优解。
第三章：蚁群算法在路径规划中的应用蚁群算法在路径规划中的应用主要包括：城市道路交通规划、无人车路径规划和物流配送路径规划等。
例如，在城市道路交通规划中，蚁群算法可以帮助确定最佳的路网连接方式，以及解决交通拥堵问题。
在无人车路径规划中，蚁群算法可以根据交通流量和道路状况等因素，选择合适的行驶路径。
在物流配送路径规划中，蚁群算法可以帮助确定最优的配送路线，以减少成本和提高效率。
第四章：蚁群算法在路径优化中的应用蚁群算法在路径优化中的应用主要包括：路线优化、资源调度和路径搜索等。
例如，在路线优化中，蚁群算法可以帮助优化货车的行驶路线，以减少行驶距离和时间成本。
在资源调度中，蚁群算法可以帮助优化人员的分配和任务调度，以提高工作效率和资源利用率。
在路径搜索中，蚁群算法可以帮助找到最短路径或者最优解，以满足用户需求。
第五章：蚁群算法的优缺点蚁群算法作为一种模拟生物行为的优化算法，具有一些优点和缺点。
其优点包括：能够寻找复杂问题的较优解、容易实现和灵活性强。
《基于蚁群算法的工作流任务分配机制的设计与实现》范文
《基于蚁群算法的工作流任务分配机制的设计与实现》篇一一、引言随着信息化社会的快速发展，工作流任务分配问题在各类复杂系统中扮演着重要的角色。
面对大量的任务和有限的资源，如何有效地进行任务分配成为了提升系统效率和整体性能的关键。
近年来，蚁群算法作为一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的智能优化算法，已经在诸多领域取得了显著的成果。
本文将详细阐述基于蚁群算法的工作流任务分配机制的设计与实现过程。
二、问题描述工作流任务分配是一个典型的组合优化问题。
在复杂的系统中，任务数量庞大，且每个任务具有不同的特性和需求。
同时，系统中的资源有限，如何将任务合理地分配给资源，使得整个系统的效率达到最优，是一个亟待解决的问题。
蚁群算法作为一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的智能优化算法，具有较好的寻优能力和鲁棒性，因此适用于解决工作流任务分配问题。
三、蚁群算法设计1. 算法原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食过程中信息素传递和更新的寻优算法。
在任务分配问题中，每个任务可以看作是一个食物源，而资源则可以看作是蚂蚁。
算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素的过程，实现了任务的自动分配和优化。
2. 算法实现（1）初始化阶段：设置算法的参数，如信息素初始值、挥发率、迭代次数等。
同时，将待分配的任务和资源进行初始化。
（2）信息素释放阶段：根据任务的特性和需求，以及资源的可用性，计算每个任务对资源的吸引力，并释放相应量的信息素。
（3）信息素传递阶段：模拟蚂蚁根据信息素的指引进行任务分配的过程。
每个资源根据当前的信息素分布和自身的状态，选择合适的任务进行执行。
（4）信息素更新阶段：根据任务的执行情况和系统的反馈信息，更新信息素的分布。
同时，考虑信息素的挥发和衰减，以保证算法的鲁棒性。
（5）迭代优化阶段：重复上述过程，直到达到预设的迭代次数或满足某种终止条件。
通过多次迭代，算法可以找到较为优化的任务分配方案。
四、工作流任务分配机制设计基于蚁群算法的工作流任务分配机制主要包括以下几个部分：1. 任务建模：将待分配的任务进行建模，包括任务的特性和需求等信息。
云环境下对遗传蚁群算法改进研究
云环境下对遗传蚁群算法的改进研究摘要：本文对于常见的遗传蚁群算法，根据云计算环境，提出了智能化的编码方案，过滤掉冗余编码，并把最短完成时限写进适应函数，在算法初始阶段过滤掉不符合时间要求的调度方案，并在蚁群算法中进行了双重收敛加速，并考虑到了负载均衡。
实验证明，本算法取得了较好的效果。
关键词：云计算；改进型遗传蚁群算法；智能编码；双重收敛加速中图分类号：tp301.6 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012） 23-0000-021 引言云计算是一种以“租赁服务”为目标的商业实现。
它的理念来自于用户经常发现他们需要的是某种服务，而不是通常购买的软件，平台或者服务器。
如果用户不需要购买，只需要租赁这些资源，那该是一件多么美好的事情。
普遍来讲，云计算就是通过互联网将数据中心的各种资源打包成服务向外提供。
而目前云计算的任务调度（任务资源映射）没有通用的算法。
常用的启发式任务调度算法系统开销大，且没有考虑到用户的要求，负载均衡方面也不理想。
所以人们提出了一种遗传蚁群融合算法，即保留了遗传算法前期搜索速度快的优点，也保证了蚁群算法搜索后期高效的优势，但存在着编码不够合理，适应函数不够规范，融合点的定位不够动态，蚁群算法收敛加速不够等缺点。
本文在一种常用的遗传蚂蚁算法基础上（参考文献[8]）进行改进，试图使其调度性能更加理想。
2 算法的改进2.1 染色体编码的改进文献[8]提出了这样一种编码方案，采用十进制实数编码，每个染色体代表一种调度方案。
假设有i个任务j个资源，则染色体长度i+j。
资源与任务映射规则如下：调度任务到最邻近的右端资源。
比如当前有5个任务3个计算节点，则数字1到5表示任务，6到8表示资源。
编码12734856表示任务1，2分配给7；3和4分配给8；5给6.解码规则为逆运算。
然而由于12734856实际上和21743856是一样的，这种编码会带来极大的资源浪费。
对此假如有5个任务，我们先对任务队列排序，优先级较大的或较小的任务靠前，编码为1到5，这样出现了7个位置，先对位置7随机一个资源，这样可以保证任务得到完全调度（在本例中即保证染色体必需由678的一个结尾），再对另外两个资源节点随机分配1到6的位置，并不许重复（不允许12673458这样的染色体出现，虽然它也有可能表示一定意义，比如67123458表示67节点可能负载比较重而不分配新到任务。
面向云计算环境任务调度的改进蚁群算法
０ 引言
云计算 （Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）是 分 布 式 计 算 、网络 存储 、并行 计算 等传 统 计 算技 术 与 网络 技术 融 合 发 展 的产物 。 由于云计 算处 理通 常具有 特别 庞大 的任
收稿 日期 ：２０１５—０６—２６ 基金项 目：国家社科基金资助项 目（１４ＸＴＱＯ０４）；甘肃 省青年科 技基金计划项 目（１３１０ＲＪＹＡＯ０４）；甘肃省高等 学校研究 生导师科研 项 目（１２１５—０４） 作者简介 ：王灵霞（１９８１），女 ，讲 师 ，硕 士 ，研究方 向为算 法设计 与 分 析 。
２０１６年第 ２期
工业仪表与 自动化装置
·３ ·
面向 云计 算 环境 任 务 调 度 的改进蚁 群 算 法
王 灵霞 ，赵 宏
（兰州文理 学 院 信 息 中心 ，兰州 ７３００００） 摘 要 ：云计 算环境 下的任 务调 度 问题是 一个 ＮＰ完全 问题 ，其 目的是 在 各 个处 理 节点 上合 理 分 配任务 ，优化 调度 策略 以保证 有 效完成任 务 。 以总任务 完成 时间最 短和计 算 成本 最低 为优化 目标 ， 针对蚁群优化算法易陷入局部最优的缺 陷，提 出了一种求解该 问题 的改进蚁群 算法。该算法将遗 传 算 法的二 点交叉 算子 融入到 蚁群优 化 算 法 中，以提 高蚁群 优化 算 法的局 部 搜 索 能力 。通 过 在 云 仿 真平 台 ＣｌｏｕｄＳｉｍ上 进行 仿真 实验 ，结 果表 明改进 蚁 群 算 法 缩短 了总任 务 完成 时 间，降低 了计 算 成 本 ，从 而证 明 了该 算 法能有 效地 解决 云计 算环境 下 的任 务 调度 问题 ，并且 其优 化 能力 和收 敛速度 优 于蚁群 优化 算 法和 改进 离散 粒子 群算 法 。 关键 词 ：云计 算 ；任务 调度 ；改进 蚁群 算 法 ；二 点 交叉算子 ；局部 优 化 中图分 类 号 ：ＴＰ３９３ 文献 标志码 ：Ａ 文章编 号 ：１０００—０６８２（２０１６）０２—０００ 法 在 决 定 云 计 算效 率 方 面 起 着 至关重 要 的作用 。如何合 理 分配计 算 资源并 有 效 调 度任务 运行 ，使 所 有 任 务 运 行 完 成所 需 的时 间 较 短 、成本较 小 是个值 得 研究 的重 要 问题 。
改进蚁群算法在云环境下路径优化设计
整体 网络 负载 ， 获得 比其他 一 些针 对云计 算 的分配 算法具 有更优 的 效率． 关键 词 ： 云计 算 ： 网络 负载 ； 蚁群 算 法
中图分 类号 ：Ｐ ０ ． Ｔ ３１ ６ 文献 标 志码 ： Ａ
（ ｈｏｈｕＴ ａｈ ｒ Ｃ ｌ ｇ， ｎｈ ｎＮｏｍ ｌ ｎｖｒｉ ， ｈｏｈｕ ５ １ １， ｈｎ ） Ｃ ａｚｏ ｅｃｅｓ ｏｌ ｅ Ｈａｓａ ｒ ａ Ｕ ｉ ｓｔ Ｃ ａｚｏ ２ ０ ２ Ｃ ｉａ ｅ ｅ ｙ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｃ ｌ ｃ ｔ ｎ ｐ ｏ ｌｍｓ ｉ ｌ ｕ ｏ ｕ ｉ ｇ ｅ ｖｒ ｎ ｎ ｔ ｅ ａ ｔ ｌ ｕ ｓｆ ｒ ａ ｄ ｍｉ ｇ ａ ｈ ｅ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ａｉ ｒ ｂ ｅ ｎ ｃｏ ｄ ｃ ｍｐ ｔ ｎ ｉｏ ｍｅ ， ｈ ｒ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｗ ｒ ｏ ｏ ｎ ｉ
文章 编号 ：０ ５ ３ ４ （ ０ ２ ０ — ０ ６ ０ ２ ９ — ０ ６ ２ １ ）３ ０ ６ — ５
改进 蚁群算法在 云环境下路径 优化设计
陈 真
（ 山 师 范 学 院 潮 州师 范分 院 ， 东 潮 州 ５ １ ２ ） 韩 广 ２０ １
摘 要 ：文 中针 对云 计 算环境 中的 资源分 配 问题 ，提 出一种 改进 蚁群优 化 的云 计 算资 源分 配算 法， 通过 分析 诸如 带 宽 占用 、 网络 负载 和响 应 时 间等 因素 对云 端 资 源分配 的影 响 ， 结合 云 计算 并 平 台的特 点 ， 化云 环境 下路 径 的选择 ． 真 实验 结 果表 明 ， 优 仿 改进后 的蚁 群 算法 能够在 云 中快速 、
蚁群算法的原理和应用
蚁群算法的原理和应用蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁寻求食物路径的群智能算法。
它的理论基础来自于蚁群的自组织行为。
该算法已应用于求解多种优化问题，包括旅行商问题、车辆路径问题等。
本文将对蚁群算法的原理和应用进行探讨。
一、蚁群算法的原理蚁群算法模拟了蚂蚁寻找食物的行为。
在蚁群中，每只蚂蚁只能看见其它蚂蚁留下的信息素，而不能直接观察到食物的位置。
当一只蚂蚁找到了食物，它返回巢穴并留下一些信息素。
其它蚂蚁能够感知到这些信息素，并会朝着有更多信息素的方向前进。
这种通过信息素来引导蚂蚁集体行动的行为被称为“自组织行为”。
蚁群算法模拟了蚂蚁的行为，并借助信息素来引导解空间中的搜索。
蚁群算法具体操作流程如下：1. 初始化信息素矩阵和蚂蚁的位置。
2. 每只蚂蚁根据信息素和启发式信息选择一个位置，并向其移动。
3. 当所有蚂蚁完成移动后，更新全局最优路径。
4. 更新信息素矩阵，使信息素浓度与路径长度呈反比例关系。
5. 重复步骤2-4，直到达到终止条件。
二、蚁群算法的应用1. 旅行商问题旅行商问题是一种著名的组合优化问题。
给定 n 个城市和其间的距离，要求找出一条最短路径，使得每个城市都被恰好经过一次。
这是一个 NP 难问题，目前不存在快速求解方法。
蚁群算法可以有效地解决旅行商问题。
该算法使用蚂蚁移动的路径来表示旅行商的路径，通过信息素来引导蚂蚁选择路径。
在一定数量的迭代次数后，蚁群算法能够找到近似最优解。
2. 车辆路径问题车辆路径问题是指在一定时间内，如何安排车辆进行配送，从而最大化效益、最小化成本。
传统的运筹学方法通常采用贪心或者遗传算法等算法进行求解，但这些算法都存在着计算复杂度高、收敛速度慢等问题。
蚁群算法具有搜索速度快、计算复杂度低等优点，因此在车辆路径问题中也得到了广泛的应用。
蚁群算法可以有效地降低车辆离散配送的成本，提高配送质量和效率。
3. 其他应用除了上述两个领域，蚁群算法还可以应用于诸如调度、机器学习、智能优化、信号处理等领域。
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法
华夏渝;郑骏;胡文心
【期刊名称】《华东师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(000)001
【摘要】提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization)的计算资源分配算法.分配计算资源时,首先预测潜在可用节点的计算质量,然后根据云计算环境的特点,通过分析诸如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响,利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较,这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下,获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好的运行质量,因而更加适合于云环境.
【总页数】8页(P127-134)
【作者】华夏渝;郑骏;胡文心
【作者单位】华东师范大学计算中心,上海,200241;华东师范大学计算中心,上海,200241;华东师范大学计算中心,上海,200241
【正文语种】中文
【中图分类】TP316
【相关文献】
1.基于蚁群优化-蛙跳算法的云计算资源调度算法 [J], 陈暄;徐见炜;龙丹
2.基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略 [J], 蒋华;张乐乾;王鑫
3.基于简化粒子群和蚁群优化的云计算资源调度算法 [J], 王猛;谭跃生
4.基于蚁群优化算法的云计算资源分配 [J], 陈真
5.一种基于公平机制的云计算资源随机分配算法 [J], 李杰
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蚁群算法原理介绍
缺点分析
01
易陷入局部最优解
在某些情况下，蚁群算法可能会 陷入局部最优解，导致无法找到
全局最优解。
03
计算量大
蚁群算法需要大量的计算资源， 对于大规模问题可能会变得低效
。
02
参数设置困难
蚁群算法的参数选择对结果影响 较大，参数设置不当可能导致算
法性能下降。
04
适用性问题
蚁群算法适用于连续、离散、静 态或动态优化问题，但对于某些 特定问题可能不是最优选择。
06 蚁群算法的应用实例
TSP问题求解
总结词
蚁群算法在TSP问题求解中表现出色，能够 找到接近最优解的路径。
详细描述
TSP问题是一个经典的组合优化问题，旨在 寻找一条旅行路线，使得一组城市被访问且 仅被访问一次，最后返回到起始城市，且总 旅行距离最短。蚁群算法通过模拟蚂蚁觅食 行为，利用信息素传递机制，在解空间中搜 索最优解。通过不断迭代更新，蚁群算法能 够找到接近最优解的路径。
蚁群算法原理介绍
目 录
• 蚁群算法概述 • 蚁群算法的基本原理 • 蚁群算法的实现过程 • 蚁群算法的优化策略 • 蚁群算法的优缺点分析 • 蚁群算法的应用实例
01 蚁群算法概述
定义与特点
定义
蚁群算法是一种模拟自然界中蚂 蚁觅食行为的优化算法，通过模 拟蚂蚁的信息素传递过程来寻找 最优解。
特点
环境中的一些特征也会被蚂蚁利用， 如地形的高低、障碍物的分布等，这 些特征会影响蚂蚁的移动路径和信息 素挥发。
03 蚁群算法的实现过程初始阶段参数设定在蚁群算法的初始化阶段，需要设定一些基本参数，如蚂蚁数量、信息素挥发 速度、信息素初始值等。这些参数对算法的性能和结果有着重要影响。
基于蚁群算法的多目标优化研究
基于蚁群算法的多目标优化研究1. 引言随着社会经济的发展和科技的进步，越来越多的问题需要考虑多个目标因素，而单一的优化方法常常无法达到最优解。
此时，多目标优化就成为了一项重要的研究内容。
多目标优化是指在存在多个目标函数的情况下，寻求一种最佳的解决方案，该方案可以使所有目标函数达到最优状态。
2. 多目标优化的困难之处多目标优化问题存在以下困难：（1）目标函数之间的相互制约和矛盾，即不存在一个解能够同时使得所有目标函数达到最小值或最大值。
因此，在多目标优化中要寻找一种折中的方式，使得所有目标都得到一定的满足。
（2）搜索空间巨大，对计算资源和时间有很高的要求。
常用的单目标优化算法如遗传算法、粒子群算法等，并不能直接应用于多目标优化问题。
因此需要寻找一种特别的算法。
3. 多目标优化算法的分类多目标优化算法常见的有以下几种：（1）加权法：将目标函数通过线性加权的方式转化为单一的优化目标函数，但是难以确定权值的选择。
（2）约束法：通过增加约束条件限制解的可行性。
虽然能够得到可行性解，但是约束条件的提出需要较强的领域知识支持。
（3）进化算法：基于自然进化的思想，如遗传算法、粒子群算法等。
因为其搜索空间大，局部非常优秀，被广泛应用。
（4）蚁群算法：基于蚁群的觅食行为提出的一种算法，具有强适应性和鲁棒性，因而被广泛应用。
4. 基于蚁群算法的多目标优化蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的算法。
在蚁群算法中，蚂蚁按照信息素浓度和轨迹长度等因素选择路径。
可以通过不同的参数设置使得算法更适用于多目标优化问题。
（1）基本原理在蚁群算法中，最常见的方式是为每个目标函数分配一只蚂蚁。
每只蚂蚁根据已访问过的路径上的信息素来选择下一步的行动，路径信息素表示了上一次得到的最优解。
具体而言，某只蚂蚁遍历路径的顺序是：选择某个位置之前，它需要考虑该位置的信息素和距离，其中信息素的重要性要比距离的重要性高。
通过不断迭代产生越来越好的解。
（2）多目标优化过程多目标优化过程中，要求在不与其他优化目标发生冲突的情况下，蚂蚁从搜索空间中找到尽可能多的解。
云计算环境下的弹性资源动态分配算法研究
云计算环境下的弹性资源动态分配算法研究随着互联网技术的不断发展，云计算成为了当今信息技术领域的热点话题。
它提供了一种全新的计算方式，将计算资源集中在云端，为用户提供强大的计算能力和高效的数据存储服务。
而在云计算环境下，弹性资源动态分配算法是十分重要的一项技术，它可以根据用户的实时需求自动调整资源分配，以适应不同的应用场景。
1、云计算环境下的资源动态分配技术概述云计算环境下的资源动态分配技术主要涉及到计算资源的分配和管理。
由于在云计算环境下，用户的需求各异，因此如何根据用户的实际需求来动态分配资源成为了一项非常具有挑战性的任务。
针对这个问题，目前主要有两种方案：一种是基于启发式算法，通过前人经验和模型来预测未来的资源需求并做出相应的调整；另一种是基于机器学习算法，通过不断的学习来优化资源分配算法，提高预测精度和调整性能。
2、基于启发式算法的资源动态分配技术基于启发式算法的资源动态分配技术主要是通过人工经验和模型来确定资源的需求以及分配方案，并在此基础上进行优化和调整。
目前，基于启发式算法的资源分配技术有不同的方法，例如基于遗传算法、蚁群优化算法、模拟退火算法等。
这些算法都有自己的特点，可以根据实际需求进行选择。
以蚁群算法为例，由于其具有分布式和自适应性的特点，能够很好地适应动态环境的变化，因此被广泛应用于云计算环境下的资源分配任务中。
该算法模拟了蚂蚁在寻找食物的过程中的最优路径选择过程，通过不断的迭代和优化找到最优解。
在实际应用中，可以根据实际需求来进行参数的调整，从而达到更好的分配效果。
3、基于机器学习算法的资源动态分配技术基于机器学习算法的资源动态分配技术是利用机器学习算法来自动建模，并对资源需求进行预测和分配。
这种方法可以相对准确地模拟用户的实际需求，并根据用户的行为进行动态调整。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等，这些算法都具有不同的特点，可以根据实际需求进行选择和调整。
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基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法华夏渝，郑骏，胡文心（华东师范大学计算中心，上海200241）摘要：针对云计算的性质，提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization )的计算资源分配算法。
分配计算资源时，首先预测潜在可用节点的计算质量，然后根据云计算环境的特点，通过分析诸如带宽占用、线路质量、响应时间等因素对分配的影响，利用蚁群优化得到一组最优的计算资源。
通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较，这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下，获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好地运行质量，因而更加适合于云环境。
关键词：云计算；网格；蚁群；资源分配中图分类号：TP316 文献标识码：AAnt Colony Optimization Algorithm for Computing Resource Allocation Based OnCloud Computing EnvironmentHua xia-yu, Zheng jun, Hu wen-xin(Computer Center Institute, East China Normal University Shanghai, 200241) Abstract：A new allocation algorithm based on Ant Colony Optimization (ACO) was established to satisfy the property of Cloud Computing. When start, this algorithm first prognosticated the capability of the potential available resource node, and then analyzed some factors such as network qualities or response times to acquire a set of optimal compute resources. This algorithm met the needs of cloud computing more than others for Grid environment with shorter response time and better performance, which were proved by the simulation results in the Gridsim environment.Key words: Cloud Computing; Grid; Ant Colony Optimization; resource allocation0引言云计算（Cloud Computing），是指通过互联网连接的超级计算模式，包含了分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的相关技术，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算一种新型的共享基础架构，可以将巨大的系统池连接在一起，以运营商和客户的方式，通过互联网为用户提供各种存储和计算资源。
在云计算环境中，用户将自己的个人电脑，PDA或移动电话等其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。
这是一个大规模的分布式计算模式，该模式由运营商的经济规模决定，并且是抽象的，虚拟化的以及规模动态可变的。
其主要内容为受管理的计算能力，存储，平台和服务。
这些内容通过互联网，按需分配给外部用户，其重要意义在于将计算能力作为一种商品在互联网上进行流通。
云计算的主要优势：快速地降低硬件成本和提升计算能力以及存储容量，用户可以以极低的成本投入获得极高的计算能力，而不用再投资购买昂贵的硬件设备，负担频繁的保养与升级计算资源分配是云计算技术的一个重要组成部分，其效率直接影响整个云计算环境的工作性能。
由于云计算有很多独特的特性，使得原有的针对网格计算的资源分配和调度算法已无法在该环境中有效的工作。
本文提出的蚁群优化分配算法，综合考虑了云计算的一系列特点，以期在这种环境中能够高效地为用户作业分配合适的计算资源。
1 问题描述云计算由网格计算演变而成，并将网格计算作为其骨干和基本结构。
可以说，云计算是网格计算的一种更高级的形式。
但是，这两者之间在现实中存在着巨大的区别，具体可以参见文献[1]。
云计算提供了更多抽象的资源和服务。
这些资源和服务可划分为三个类别，分别是软件即服务(Software as a Service)，平台即服务(Platform as a Service)和设备即服务(Infrastructure as a Service) [2，3]。
在软件即服务(SaaS)中，用户会得到一个特殊用途的客户端，该客户端允许用户通过互联网进行远程访问，并且基于使用情况来收取费用。
在平台即服务(PaaS)中，运营商提供一个高等级的综合环境来生成，测试以及部署用户定义的应用。
这种综合环境是一种对开发环境抽象地封装和对有效服务负载地封装。
在设备即服务(IaaS)中，运营商参照和用户达成的服务品质协议(Service-Level Agreement)，通过提供硬件，软件和设备(主要是在统一资源层，不过同样也能在组织层)，来提供一个完整的软件应用环境,并以资源使用量来收费。
在该级别的服务上，根据云计算环境的弹性特点，提供设备的规模会根据用户应用对资源的需求量来动态地增大或者缩小，比如用户需要用T 个进程，云计算环境就分配给该用户R 的计算资源，如果用户将进程数增加到2T ，则用户的计算资源占有量将动态地扩展到2R 。
本文论述的计算资源分配策略，也充分考虑了云计算的这一特性。
在设备即服务这一级别中，用户的所有数据和配置被封装成为用户镜像[2]，分散存储在云环境的各个存储节点上。
由于可运营性的约束，云计算环境的网络可用带宽远比网格环境小得多。
比如，一个传统的企业级计算设施一般都拥有10G 的超高速以太网，高性能计算资源将通过该网络直接和存储区域网络（Storage Area Network ）相连。
而在云计算环境中，比如Amazon 公司的EC2(Elastic Compute Cloud)[4]系统只提供了250MB 的可用带宽，并且所有的虚拟服务器都通过单一的一条250MB 连接来访问其存储系统S3(Simple Storage Service)[5]。
所以，在云计算环境中，局域的带宽需要被充分地利用，一个行之有效的方法便是尽量为存储节点资源分配本地的计算资源。
对于本文论述的算法来说，就是尽量为存有用户镜像的本地存储节点分配本地或邻近带宽需求少的计算节点。
云计算环境的运营目标之一是将计算能力作为服务来供用户购买。
企业与个人用户无需再投入昂贵的硬件购置成本，只需要通过互联网来购买租赁计算力，把自己的个人计算机当做接入口，一切都通过互联网连接到云计算环境中，完成对计算能力的获取。
但是，这也预示着云计算的规模会非常巨大。
同时，区别于网格的独占式的资源分配模式，整个云域中的资源将会被所有的用户同时共享，以保证对延迟敏感的作业在云上能够很好的运行。
这意味着在云计算中用户的作业将被划分为进程甚至是线程的粒度级别。
所以，云计算对计算资源分配算法有着苛刻的要求。
本文重点论述的计算资源分配算法，就是要通过对存储节点分配最合适的计算资源，来最大程度的提高云计算环境在提高计算资源上/方面的有效利用率。
2算法描述基于上述云计算环境的特点，我们提出以下资源分配算法。
2.1计算资源的分配流程参照Map/Reduce 提出的云计算框架[6，7]，云环境中的每个单元由一个单独的主作业调度节点(master JobTracker)和每个节点集群中的一个从任务分配节点(slave TaskTracker)共同组成。
主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务的数据资源分布在不同从节点的存储资源上的用户镜像分片中，主节点监控它们的执行，以及重新执行已经失败的任务。
而从节点仅负责执行由主节点指派的任务。
在接到主节点指派的任务之后，从节点开始为其下属的存储节点寻找合适的计算节点。
首先，该从节点开始检测自身的计算资源余量，如果其剩余计算资源足以满足用户提交作业的用量，则优先分配自身的计算资源，如果资源已经耗尽或者已不足以满足承诺给用户的最小计算资源量，则开始搜寻云环境中合适的其他计算资源。
本文介绍的蚁群分配算法将在这一环节中实现。
搜索在一定范围内进行，目的是为了减小所带来的网络开销。
如果仍然没有合适资源，则从节点报请主作业调度节点移走该节点集群中的用户数据镜像分片。
2.2计算资源优劣度评判条件将slave 节点域看作是一个无向图G(V,E),其中V 是区域Area 中所有slave 节点的集合，E 是连接各slave 节点的网路集合。
寻找合适的计算节点，也就是在E 中寻找一条最优的路径e ∈Area ，其度量标准可以考虑如下几个因素：①预计执行时间：time_cost(e), 指路径e 尽头的计算资源处理该作业预计的耗费时间. ②网路带宽：bandwidth(e)，指路径e 所提供的网络最大带宽。
③网络延迟：delay(e)，指路径e 产生的最大网络延迟。
设资源选择的约束函数为：Atime_cost(e)+Cdelay(e)res(e)=Bbandwith(e)(1)time_cost(e)<TL s.t bandwith(e)>EL delay(e)<DL ⎧⎫⎪⎪⎨⎬⎪⎪⎩⎭(2)则选择资源和路径的过程就是寻找满足限制条件（2）的尽量小的res(e)的路径和资源的过程，其中A ，B ，C 为三个约束条件的权重；TL ，EL 和DL 为其边界限制条件。
不同的云计算环境可能会有不同的取值。
2.3对各个计算资源完成本次作业执行速度的预测由于在整个云环境中，异构是其非常重要的一个特点。
也就是说，每个节点的结构，软硬件环境，容量，吞吐量等性能都会不同。
同时，网络的情况也比较复杂，任意线路在任意时候的负载将不可预知。
由于云计算环境中的网络带宽远比传统的网格环境带宽低，网络的情况也会有不可预期的大幅度变化。
因此，对节点完成工作所执行速度的计算将会非常困难。
但是，在云计算中，把任务分配给效率最高，开销最少的计算资源将会极大地提高整体的性能。
所以，在分配中需要对潜在的可分配节点进行执行速度预估。
针对云计算异构和变化的特点，我们通过参考文献[8]中的预测算法，设计了一个通过积累历史值来推算下一任务执行速度的预测模型。