一种基于飞蛾算法的云数据中心认知资源调度方法与流程

技术特征：

1.一种基于飞蛾算法的云数据中心认知资源调度方法，其特征在于：具体包含如下步骤：

步骤1，用户根据自身所需资源向云数据库中的资源库提出请求；

步骤2，将云数据库中的资源初始化成一个飞蛾种群，并计算每个飞蛾种群的适应度值；

步骤3，初始化火焰种群和火焰适应度值，对飞娥种群的适应度值进行从大到小的排序，并将排序后的种群和适应度值作为火焰的种群和适应度值；

步骤4，记录最大的火焰适应度值和相应适应度值对应的位置，并对飞蛾的种群进行位置更新；

步骤5，判断迭代次数是否满足设定迭代次数，若达到指定代数，输出最终的火焰种群和火焰适应度值，若不满足，继续进行迭代操作；

步骤6，对最终输出的火焰种群和火焰适应度值进行相关映射，从而得到云数据库中所有资源的一个最佳调度方案；

步骤7，得出最终结果，按照结果将任务分配到虚拟机中。

2.根据权利要求1所述的一种基于飞蛾算法的云数据中心认知资源调度方法，其特征在于：在步骤2中，计算每个飞蛾种群的适应度值，具体计算如下：

$Fitness\left(x_i^t\right)=F_1\left(x_i^t\right)+F_2\left(x_i^t\right)$

其中，为飞蛾i在第t次迭代的解，表示解的个体执行时间适应度函数；表示解的个体负载适应度函数。

3.根据权利要求1所述的一种基于飞蛾算法的云数据中心认知资源调度方法，其特征在于：在步骤3中，根据飞蛾种群适应度数值的大小进行从大到小的排序。

4.根据权利要求1所述的一种基于飞蛾算法的云数据中心认知资源调度方法，其特征在于：步骤4中的位置更新是对已有飞蛾种群的一次迭代，进而产生下一代的飞蛾种群。

5.根据权利要求1所述的一种基于飞蛾算法的云数据中心认知资源调度方法，其特征在于：在步骤5中，迭代次数为50。