计算机应用研究

作者：陈暄,赵文君,龙丹,

单位：1.浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000；2.北京信息科技大学,北京100101；3.浙江大学,杭州310058；

关键词：移动云计算,鸟群算法,自适应,学习因子,

基金：国家自然科学基金资助项目(LQ18A010003,11426205)；；

针对移动云计算环境下的任务调度存在耗时长、设备能耗高的问题，提出了一种基于改进的鸟群算法（improved bird swarm algorithm，IBSA）的任务调度策略。首先，构建了以能耗和时间为主的移动云任务调度模型；其次，提出了自适应感知系数和社会系数，避免了算法陷入局部最优；构建了学习因子优化飞行行为，保证了个体寻优能力；最后，任务调度目标函数作为鸟群个体的适应度函数参与算法的迭代更新。仿真结果表明相比于蚁群算法、粒子群算法、鲸鱼算法等，改进的鸟群算法在移动云计算任务调度方面具有良好的效果，能够有效地节省时间和降低能耗。

来源：2021年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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