多群落粒子群优化供应链数据中心任务调度

针对数据中心规模和任务需求不断增加带来的服务效率降低等问题,提出了一种负载均衡多群落粒子群优化任务调度方法。通过改进的适应度函数对任务的最大完工时间和各机器完工时间方差进行组合优化以提升集群的负载均衡性;利用新的自适应惯性权重函数改进粒子搜索效率,提升算法收敛速率;采取新的粒子初始化方法提高初始解的质量和多样性,并利用多群落粒子协同搜索使得最终结果更加接近最优解。在阿里巴巴数据中心的公开数据集上对算法性能进行了验证和对比,实验结果表明,该方法能够提高数据中心在多样化供应链环境下的任务调度效率。