基于自适应导向变异机制的蛇优化算法在云计算工作流调度中的应用研究

本文创新性地提出自适应导向变异(AOM)机制，结合蛇优化算法(SO)构建AOM-SO模型，解决异构云环境中预算约束下的工作流调度难题。该算法通过平衡随机变异与定向搜索，在保证100%可行解发现率的同时，将工作流完成时间(makespan)平均降低43.03%，为云计算资源调度提供了新范式。

　　

亮点

本研究突破性地将蛇优化算法(SO)引入预算约束下的工作流调度领域，通过独创的自适应导向变异(AOM)机制，巧妙解决了传统算法在"探索-开发"两难困境中的平衡问题。

创新方法

• 仿生智能：模拟蛇类觅食行为的温度敏感机制，建立动态进化模型

• 多维变异：在任务维度实施导向性变异策略，避免高维空间中的随机游走

• 自适应调节：根据种群进化状态动态调整变异强度，实现"探索-开发"自适应平衡

核心突破

实验证明，AOM-SO在Montage(天文成像)、CyberShake(地震分析)等科学工作流测试中：

? 可行性：100%满足预算约束条件

? 高效性：较OSAM、MG-PRO等算法缩短43.03%平均完成时间

? 鲁棒性：在1000+任务规模仍保持稳定性能

结论

该研究为云计算资源调度提供了新型生物启发式解决方案，其创新性的AOM机制对解决其他NP难优化问题具有范式转移意义。未来可拓展至边缘计算、医疗大数据分析等领域。

技术路线图

1. 1.

   初始化阶段：构建虚拟机器(VM)性能-成本映射表

2. 2.

   进化阶段：

   • •

     冷血动物模式：全局勘探（低温阶段）

   • •

     恒温动物模式：局部开发（高温阶段）

3. 3.

   变异阶段：

   • •

     定向变异：沿makespan梯度下降方向

   • •

     自适应调节：基于种群多样性指数动态调整参数

应用前景

特别适用于：

? 医疗影像处理工作流

? 基因测序数据分析

? 疫情传播模拟计算

等时效敏感型科学计算任务