[發明專利]一種基于粒子群算法資源感知計算遷移方法、裝置及介質

有效

• 申請號: 202010693095.5
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111813506B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 彭凱;趙博海;錢興達;王榮坤
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455;G06N3/006;H04L67/10
• 代理公司: 泉州市文華專利代理有限公司 35205
• 代理人: 陳雪瑩

1.一種基于粒子群算法資源感知計算遷移方法，其特征在于，包括：

步驟10、采用遞歸的方法對每一個工作流中的子任務的前驅后繼關系進行判斷，并采用基因算法，將每一個子任務作為一個基因，構建出每一個工作流的內置模型；根據前驅后繼關系，將工作流劃分成為有序工作流和無序工作流，然后對工作流的內置模型進行整合重構，得到工作流的簡化模型；

步驟20、根據網絡環境因素和用戶的需求，預定義粒子的適應度函數、粒子遷移策略以及服務器集群搜索范圍，并對算法中的因子進行初始化，所述因子包括慣性因子、個體學習因子、群體學習因子、個體影響常數、群體影響常數、粒子個體最優解、粒子群體最優解、粒子位置、粒子速度、系統最大能耗約束、系統最大時延約束、系統資源利用率平衡值、最大迭代次數、粒子交叉概率以及粒子變異概率；

步驟30、獲取工作流的簡化模型，將每一個子任務作為一個粒子得到任務總數，然后根據任務總數初始化各邊緣服務器集群正常工作的虛擬機數量；

步驟40、通過粒子的適應度函數計算每個粒子的適應度值；

步驟50、獲取當前系統總能耗以及當前系統總時延，判斷當前系統總能耗是否小于等于系統最大能耗約束且當前系統總時延是否小于等于系統最大時延約束，若是，則進入步驟60，若否，則根據當前粒子交叉概率和粒子變異概率對工作流進行交叉和變異操作，然后對粒子交叉概率和粒子變異概率進行更新，返回步驟40；

步驟60、根據每個粒子的適應度值更新粒子個體最優解以及粒子群體最優解，接著再根據粒子個體最優解以及粒子群體最優解更新粒子下一時刻的速度以及粒子下一時刻的位置；

步驟80、根據當前粒子交叉概率和粒子變異概率對工作流進行交叉和變異操作，然后對粒子交叉概率和粒子變異概率進行更新，接著判斷當前迭代次數是否小于等于最大迭代次數，若是則返回步驟40，若否，則結束；

所述步驟40進一步具體為：

通過粒子的適應度函數計算每個粒子的適應度值，計算粒子的適應度值的公式如下：

其中，Fit(n,f)為粒子的適應度函數，E_total(n,f)為系統能耗，T_total(n,f)為系統時延，f為工作流數量，n為該工作流中子任務數量，μ和ω為(0,1)區間的任一常數值，用于根據優化需求調整能耗和時延分別占的比例；

所述步驟60進一步具體包括：

步驟61、以每個粒子的適應度值為比較基準，得到個體最優能耗值和個體最優時延值，然后更新粒子個體最優解以及粒子群體最優解；

粒子群體最優解gbest(n,f)取群體最優能耗值gbest(n,f)_E和群體最優時延值gbest(n,f)_T兩者均值，即：

gbest(n,f)＝Average(gbest(n,f)_E,gbest(n,f)_T)

粒子個體最優解pbest_i(n,f)的計算公式根據中間優化因子和D_g的計算結果確定，計算公式如下

D_g＝Abs(gbest(n,f)_T-gbest(n,f)_E)

其中，表示個體優化目標差異程度，D_g表示群體優化目標差異程度，pbest_i(n,f)_E為個體最優能耗值，pbest_i(n,f)_T為個體最優時延值，Abs表示取絕對值；

當時，粒子個體最優解在pbest_i(n,f)_T和pbest_i(n,f)_E中隨機選取，即：

pbest_i(n,f)＝RandSelect{pbest_i(n,f)_T,pbest_i(n,f)_E}

當時，粒子個體最優解取pbest_i(n,f)_T和pbest_i(n,f)_T的平均值，即

pbest_i(n,f)＝Average(pbest(n,f)_E,pbest(n,f)_T)；

步驟62、根據粒子個體最優解以及粒子群體最優解更新粒子下一時刻的速度以及粒子下一時刻的位置；

根據更新后的pbest_i(n,f)及gbest_i(n,f)對粒子下一時刻的速度更新的公式如下：

其中，Vⁱ⁺¹(n,f)為粒子下一時刻的速度，為慣性因子，Vⁱ(n,f)為粒子速度、p₁為個體學習因子、p₂為群體學習因子、k₁為個體影響常數、k₂為群體影響常數,Oⁱ(n,f)為粒子遷移策略；

根據粒子下一時刻的速度對粒子下一時刻的位置進行更新，公式如下：

其中，Pⁱ⁺¹(n,f)為粒子下一時刻的位置，Vⁱ⁺¹(n,f)為粒子下一時刻的速度，max為求最大值函數。