计算机应用研究

作者：孙超利,张澳龙,刘晓彤,阙凌燕,赵志诚,

单位：1.太原科技大学a.计算机科学与技术学院;b.电子信息工程学院,太原030024；2.国网浙江省电力有限公司调度控制中心,杭州310007；3.太原工业学院自动化系,太原030008；

关键词：云计算,自适应搜索,任务调度,多目标优化,偏好分类,

基金：国家自然科学基金面上项目(62372319)；山西省重点研发计划资助项目(202102020101002,202202010101002)；；

针对云计算任务调度中用户与云服务提供商利益冲突加剧、多目标权衡困难的问题，基于用户与云服务提供商的偏好建立任务调度模型，并提出一种基于两阶段自适应搜索的云计算任务调度算法（TSASA）用于求解该模型。在第一阶段，利用偏好感知距离策略完成种群的聚集，当种群质心方差达到预定义的阈值时，再利用偏好区域分类策略进行第二阶段的搜索。与经典多目标算法、调度领域启发式算法和最新云计算调度算法获得的实验结果对比表明，该算法在中规模云环境下，完工时间比NSGA-Ⅲ缩短约29%，租赁成本比RVEA降低约37.5%；在大规模云环境下，能耗比GrEA低约28.2%，负载均衡指数比MCT-PSO降低约34.8%。实验结果验证了所提算法在平衡多方利益、实现多目标协同优化方面的有效性，为复杂云环境任务调度提供了新思路。

来源：2025年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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