蚁群算法云计算任务调度python代码
时间: 2024-04-01 07:28:51 浏览: 35
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法,常用于解决组合优化问题,包括云计算任务调度。下面是一个简单的蚁群算法云计算任务调度的Python代码示例:
```python
import random
# 初始化参数
num_ants = 10 # 蚂蚁数量
num_tasks = 20 # 任务数量
num_clouds = 5 # 云计算节点数量
pheromone = [[1.0] * num_tasks for _ in range(num_clouds)] # 信息素矩阵
visibility = [[random.random() for _ in range(num_tasks)] for _ in range(num_clouds)] # 能见度矩阵
alpha = 1.0 # 信息素重要程度因子
beta = 2.0 # 能见度重要程度因子
evaporation = 0.5 # 信息素蒸发率
iterations = 100 # 迭代次数
# 初始化蚂蚁位置
ants = [[random.randint(0, num_clouds-1) for _ in range(num_tasks)] for _ in range(num_ants)]
# 迭代搜索
for _ in range(iterations):
for ant in ants:
for i in range(num_tasks):
# 计算选择下一个任务的概率
probabilities = []
total = 0.0
for j in range(num_clouds):
if j not in ant:
probabilities.append((pheromone[j][i] ** alpha) * (visibility[j][i] ** beta))
total += probabilities[-1]
else:
probabilities.append(0.0)
probabilities = [p / total for p in probabilities]
# 轮盘赌选择下一个任务
roulette = random.random()
cum_prob = 0.0
next_task = -1
for j, prob in enumerate(probabilities):
cum_prob += prob
if roulette <= cum_prob:
next_task = j
break
# 更新蚂蚁位置和信息素矩阵
ant[i] = next_task
pheromone[next_task][i] = (1 - evaporation) * pheromone[next_task][i] + evaporation
# 输出最优解
best_ant = max(ants, key=lambda x: sum(pheromone[x[i]][i] for i in range(num_tasks)))
print("最优解:", best_ant)
# 相关问题:
# 1. 什么是蚁群算法?
# 2. 如何初始化蚂蚁的位置?
# 3. 如何计算选择下一个任务的概率?
# 4. 如何更新信息素矩阵?
# 5. 如何输出最优解?
```
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