张金泉，徐寿伟，李信诚，王重洋，徐景芝

（1.山东科技大学 计算机科学与工程学院， 山东 青岛 266590； 2.山东科技大学 科技产业管理处， 山东 青岛 266590）（∗通信作者电子邮箱skd306@163.com）

基于正交自适应鲸鱼优化的云计算任务调度

张金泉1，徐寿伟1，李信诚1，王重洋1，徐景芝2*

（1.山东科技大学 计算机科学与工程学院， 山东 青岛 266590； 2.山东科技大学 科技产业管理处， 山东 青岛 266590）（∗通信作者电子邮箱skd306@163.com）

针对任务调度中存在的任务完成时间长、系统执行任务成本高且系统负载不均衡等问题，提出了一种基于正交自适应鲸鱼优化算法（OAWOA）的云计算任务调度方法。首先，将正交试验设计（OED）应用于种群初始化和全局搜索阶段，以提升和维持种群的多样性，避免算法过早陷入局部收敛状态；然后，利用自适应指数递减因子和双向搜索机制，来进一步加强算法的全局搜索能力；最后，对适应度函数进行优化，从而使算法实现多目标优化。通过仿真实验将所提的算法与鲸鱼优化算法（WOA）、粒子群优化（PSO）算法、蝙蝠算法（BA）以及其他两种改进的WOA进行比较。实验结果表明，在任务规模为50和500时所提算法都取得了更好的收敛效果，并且得到的系统执行任务的总时间和总成本均低于其他几种算法，同时负载均衡度仅低于BA。可见，所提算法在降低系统执行任务的总时间和总成本以及提高系统负载均衡方面均表现出了显著的优势。

云计算；任务调度；鲸鱼优化算法；正交试验设计；多目标优化

0 引言

云计算是互联网技术、计算机技术以及分布式技术等多种技术相互融合和发展产生的一种新兴技术。……