基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法
蚁群算法在优化问题中的应用
蚁群算法在优化问题中的应用蚁群算法是一种基于模拟蚂蚁行为的优化算法。
它主要适用于NP难问题（NP-hard problem），如图论、组合优化和生产调度问题等。
在这些问题中，找到近似最优解是非常困难的，蚁群算法通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，利用蚂蚁的群智能来搜索最优解。
蚁群算法的基本思路是通过模拟蚂蚁找食物的过程，来寻找问题的最优解。
蚂蚁在寻找食物时，会在路径上释放一种信息素，这种信息素可以吸引其它蚂蚁跟随自己的路径。
信息素的浓度会随着路径的通行次数增加而增加，从而影响蚂蚁选择路径的概率。
在寻找最优解的过程中，蚂蚁的行为规则主要包括路径选择规则和信息素更新规则。
在路径选择规则方面，蚂蚁主要通过信息素浓度和距离来选择路径。
信息素浓度越高的路径，蚂蚁越有可能选择这条路径。
但是为了防止蚂蚁陷入局部最优解，蚂蚁也会有一定概率选择比较远的路径。
在信息素更新规则方面，主要是根据蚂蚁走过的路径长度和路径的信息素浓度来更新信息素。
如果一条路径被蚂蚁选中并走过，就会在路径上留下一定浓度的信息素。
而浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择，从而增加信息素的浓度。
但是信息素会随着时间的推移而挥发，如果路径在一段时间内没有被选择，其上的信息素浓度就会逐渐减弱。
在实际应用中，蚁群算法主要用于优化问题，如图论、组合优化和生产调度问题等。
例如，在图论中，蚁群算法可以用来寻找最短路径问题。
在组合优化中，蚁群算法可以用来求解旅行商问题和装载问题等。
在生产调度问题中，蚁群算法可以用来优化生产过程和资源分配。
总之，蚁群算法是一种非常有用的优化算法，它可以利用群智能来搜索最优解，具有较好的鲁棒性和适应性。
未来，蚁群算法还可以应用于更多领域，如金融、医疗和物流等，为各行各业的优化问题提供更好的解决方案。
基于云计算的资源调度与优化算法研究
基于云计算的资源调度与优化算法研究云计算已经成为当今信息技术领域的热门话题之一，其为应对大规模数据存储、处理和分析的需求提供了一种灵活、可靠和高效的解决方案。
云计算平台不仅为用户提供了强大的计算和存储能力，还能够根据实际需求灵活地分配和调度资源，以优化用户体验和系统性能。
因此，云计算中的资源调度与优化算法研究显得尤为重要。
资源调度与优化算法在云计算中具有关键作用，它能够根据用户需求和系统性能要求，合理地分配和调度云计算平台中的资源。
在云计算平台中，资源调度算法需要考虑多个因素，如负载均衡、能源效率、响应时间、成本等。
因此，为了能够实现高效的资源调度与优化，研究人员提出了各种不同的算法和策略。
一种常见的资源调度算法是基于任务的优先级调度算法。
该算法基于任务的优先级，将资源动态地分配给不同的任务。
在此算法中，任务优先级可以通过多种方式确定，如任务的类型、重要性、截止时间等。
通过合理地分配资源，并根据任务优先级实施调度，可以最大程度地提高系统的性能和用户满意度。
另一种常见的资源调度算法是基于遗传算法的优化调度算法。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，它通过不断迭代、淘汰和交叉变异的方式，搜索最优解。
在云计算领域，遗传算法被广泛应用于资源分配和任务调度问题。
通过遗传算法，可以找到合适的资源分配方案，并优化系统性能。
除了上述两种常见的资源调度算法，还存在其他各种各样的优化算法，如蚁群算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
这些算法都是基于不同的优化策略和搜索机制，以求得最佳的资源调度方案。
研究人员可以根据具体的问题需求和系统性能要求，选择合适的算法进行研究和实践。
当前，资源调度与优化算法研究的关键挑战之一是如何处理大数据场景下的资源调度问题。
随着大数据技术的普及和应用，云计算平台面临的数据量和计算量呈指数级增长。
因此，如何高效地调度和分配资源，以应对大规模数据的存储、处理和分析需求，成为当前云计算研究的重要问题之一。
基于蚁群算法的无人机协同多任务分配
二、基于云计算环境的蚁群优化 计算资源分配算法
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法（Ant Colony Optimization based on Cloud Computing，ACOCC）的基本思想是：将云计算环境下的计算资 源分配问题转化为一个组合优化问题，通过模拟蚂蚁觅食行为，利用蚁群优化算 法来寻找最优解。
二、蚁群算法在路径规划中的应 用
1、基本应用
蚁群算法在路径规划中基本应用是通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，来寻找最 优路径。例如，在地图上，我们可以将起点视为蚂蚁的巢穴，终点视为食物的位 置，而地图上的其他点则视为可能的路径。蚂蚁会根据每条路径上的信息素浓度 选择路径，信息素浓度越高，蚂蚁选择该路径的可能性就越大。最终，信息素浓 度最高的路径就会被蚂蚁选择，从而得到最优路径。
参考内容三
随着科技的快速发展，许多领域都在研究如何通过模拟自然界中的生物行为 来解决优化问题。其中，蚁群算法由于其优秀的寻优能力，受到了广泛的。本次 演示将探讨蚁群算法在路径规划领域的应用和研究进展。
一、蚁群算法简介
蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁找食过程的优化算法。蚂蚁在寻找食 物的过程中，会释放一种名为信息素的化学物质，后来的蚂蚁会根据信息素的浓 度选择路径，而信息素浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择。这种通过模拟蚂蚁找 食过程进行的优化算法，被称为蚁群算法。
参考内容
随着云计算技术的快速发展，如何有效地管理和分配计算资源已成为了一个 重要的问题。蚁群优化算法作为一种仿生优化算法，具有自组织、自适应和鲁棒 性等优点，因此可以应用于解决云计算环境下的计算资源分配问题。
一、云计算与蚁群优化算法
云计算是一种将大量计算、存储和管理任务分布到多个计算机上进行处理的 技术，它具有弹性可扩展、按需付费等特点。云计算环境下的计算资源分配问题 是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，如任务的大小、优先级、负载均衡等。 蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁的信息素传 递过程来寻找问题的最优解。
蚂蚁算法和蚁群算法
蚂蚁算法（Ant Colony Algorithm）和蚁群算法（Ant Colony Optimization）是启发式优化算法，灵感来源于蚂蚁在觅食和建立路径时的行为。
这两种算法都基于模拟蚂蚁的行为，通过模拟蚂蚁的集体智慧来解决组合优化问题。
蚂蚁算法和蚁群算法的基本原理类似，但应用领域和具体实现方式可能有所不同。
下面是对两者的简要介绍：蚂蚁算法：蚂蚁算法主要用于解决图论中的最短路径问题，例如旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。
其基本思想是通过模拟蚂蚁在环境中寻找食物的行为，蚂蚁会通过信息素的释放和感知来寻找最优路径。
蚂蚁算法的核心概念是信息素和启发式规则。
信息素（Pheromone）：蚂蚁在路径上释放的一种化学物质，用于传递信息和标记路径的好坏程度。
路径上的信息素浓度受到蚂蚁数量和路径距离的影响。
启发式规则（Heuristic Rule）：蚂蚁根据局部信息和启发式规则进行决策。
启发式规则可能包括路径距离、路径上的信息素浓度等信息。
蚂蚁算法通过模拟多个蚂蚁的行为，在搜索过程中不断调整路径上的信息素浓度，从而找到较优的解决方案。
蚁群算法：蚁群算法是一种更通用的优化算法，广泛应用于组合优化问题。
除了解决最短路径问题外，蚁群算法还可应用于调度问题、资源分配、网络路由等领域。
蚁群算法的基本原理与蚂蚁算法类似，也是通过模拟蚂蚁的集体行为来求解问题。
在蚁群算法中，蚂蚁在解决问题的过程中通过信息素和启发式规则进行路径选择，但与蚂蚁算法不同的是，蚁群算法将信息素更新机制和启发式规则的权重设置进行了改进。
蚁群算法通常包含以下关键步骤：初始化：初始化蚂蚁的位置和路径。
路径选择：根据信息素和启发式规则进行路径选择。
信息素更新：蚂蚁在路径上释放信息素，信息素浓度受路径质量和全局最优解的影响。
全局更新：周期性地更新全局最优解的信息素浓度。
终止条件：达到预设的终止条件，结束算法并输出结果。
云计算中的虚拟机资源调度算法研究与优化
云计算中的虚拟机资源调度算法研究与优化随着云计算技术的广泛应用，虚拟机资源调度算法在云计算系统中变得越来越重要。
虚拟机资源调度算法的目标是高效地利用云计算系统中的硬件资源，提高系统的吞吐量和性能。
虚拟机资源调度算法主要涉及两个方面的问题：虚拟机的放置和负载均衡。
虚拟机的放置是指将虚拟机分配到物理机上的过程，目标是尽量减少能耗和服务器的数量，同时满足虚拟机的资源需求和用户的请求。
负载均衡是指在虚拟机已放置在物理机上后，如何合理地分配虚拟机的任务负载，使得每台物理机的负载尽量均衡，避免出现资源瓶颈和性能瓶颈。
针对虚拟机资源调度算法的研究和优化，研究者们提出了多种方法和技术。
下面将介绍几种常见的虚拟机资源调度算法及其优化方法。
1. First Fit算法（FF）：该算法是最简单和最常用的虚拟机资源调度算法之一。
它的核心思想是将虚拟机放置到第一个满足虚拟机资源需求的物理机上。
优化方法可以针对资源的有效利用和能耗的减少进行。
例如，可以通过合并低负载的物理机，减少服务器数量，降低能耗。
2. Best Fit算法（BF）：该算法在FF算法的基础上进行改进，它在所有满足虚拟机资源需求的物理机中选择最合适的物理机进行放置。
该算法的优化方法主要集中在负载均衡方面。
例如，可以通过动态迁移虚拟机的任务负载，使得每台物理机的负载尽量均衡。
3. Genetic Algorithm（GA）：遗传算法是一种基于进化的优化方法，它模拟了自然界中的遗传机制。
对于虚拟机资源调度算法，遗传算法可以应用于虚拟机的放置和负载均衡问题。
遗传算法通过进化操作，如选择、交叉和变异，来搜索最优解。
优化方法可以针对遗传算法的参数调优和进化操作进行改进。
4. Ant Colony Optimization（ACO）：蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食行为而提出的一种优化方法。
在虚拟机资源调度算法中，蚁群优化算法可以应用于虚拟机的放置和负载均衡问题。
蚂蚁在放置虚拟机时会根据信息素信息进行选择，而负载均衡过程中则会根据蚂蚁的路径信息进行选择。
基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度
基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度
肖耀涛
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2022(38)2
【摘要】为了降低云计算资源调度的负载均衡度、提升云计算资源利用率,研究了基于改进蚁群优化算法的云计算资源调度。
基于云计算资源调度模型以及资源调度的相关定义,采用蚁群优化算法调度处理大规模云计算资源数据集;为防止蚁群优化算法陷入局部最优解,通过改进蚁群优化算法的选择下一节点概率、启发因子以及信息素的更新,使信息素的指导作用充分发挥,以达到最优云计算资源调度。
经实验验证,该算法负载均衡度与相对标准差较低,资源分配较为均匀;调度总效用值较高,可最大程度满足用户资源调度需求;调度同样规模资源所需迭代次数较少,收敛特性较好。
应用该算法可显著提升资源库的资源利用率。
【总页数】4页(P160-163)
【作者】肖耀涛
【作者单位】广东邮电职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略
2.一种用于云计算资源调度的双向蚁群优化算法
3.云计算环境下基于蚁群优化算法的资源调度策略
4.
基于蚁群粒子群优化算法的r云计算资源调度方案5.云计算下的蚁群优化算法资源调度研究
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蚁群优化算法课件技术介绍
算法执行
初始化
随机初始化蚂蚁的位置或路径，形成 初始解。
信息素更新
在每只蚂蚁完成一次迭代后，根据其 路径上的信息素和启发式信息更新信 息素矩阵。
蚂蚁移动
根据蚂蚁当前位置和信息素矩阵，计 算下一步可行解的概率，按照概率选 择下一个位置或路径。
迭代终止
设定最大迭代次数或满足一定的终止 条件，算法执行结束。
详细描述
启发式信息是根据问题特征和经验知识总结出来的指导算法搜索的规则。通过引入启发 式信息，可以引导蚂蚁向更优解的方向移动，从而加快算法的收敛速度并提高搜索精度。
多目标优化问题中的蚁群优化算法
总结词
蚁群优化算法在多目标优化问题中具有广泛 的应用前景，它可以处理多个相互冲突的目 标函数。
详细描述
多目标优化问题中，各个目标之间往往存在 相互冲突的关系，需要在满足多个目标的同 时找到最优解。蚁群优化算法可以通过引入 多种蚂蚁种类和信息素挥发机制来处理多个 目标函数，并找到一组非支配解作为最终的 解决方案。
任务调度
在多核处理器、云计算平台等 资源受限环境中，优化任务调 度以提高资源利用率。
图像处理
用于图像分割、特征提取等图 像处理任务，提高图像处理效 果。
组合优化
用于解决如旅行商问题、背包 问题等组合优化问题，寻找最
优解或近似最优解。
02 蚁群优化算法的基本原理
信息素的挥发与更新
信息素的挥发
信息素在蚁群路径上挥发，随着时间 的推移，信息素浓度逐渐降低。挥发 速度可以模拟环境因素对信息素的影 响。
解规模，并提高算法的鲁棒性。
算法与其他智能优化算法的结合
混合算法
将蚁群优化算法与其他智能优化算法（如遗传算法、 粒子群优化算法等）结合，形成一种混合算法，可以 取长补短，提高算法的性能。
云计算环境下基于 ABC-QPSO 算法的资源调度模型
云计算环境下基于 ABC-QPSO 算法的资源调度模型温聪源;徐守萍;曾致远【摘要】In order to improve the utilisation rate of cloud resource scheduling and guarantee load balance of nodes, we propose a cloud computing resource scheduling method which combines the quantum particle swarm optimisation algorithm with artificial bee colony algorithm. Firstly, the search operator of artificial bee colony algorithm is introduced to QPSO algorithm as the mutation operator to solve its defect of premature convergence, and then the shortest scheduling time is taken as the fitness function of the QPSO algorithm to optimise the cloud resource scheduling, finally, the performance test of ABC-QPSO is carried out on CloudSim platform.Results show that the ABC-QPSO overcomes the shortcomings of QPSO algorithm, and effectively shortens the task completion time as well, as well as improves the utilisation rate of cloud resource scheduling, it is suitable for cloud computing resource scheduling of large-scale tasks.%为了提高云计算资源的利用率,保证节点负载均衡,提出一种人工蜂群算法和量子粒子群算法相融合的云计算资源调度模型( ABC-QPSO). 首先将人工蜂群算法的搜索算子作为变异算子引入到量子粒子群算法中,以解决量子粒子群算法早熟收敛缺陷,然后以任务完成时间最短作为量子粒子群的适应度函数对云计算资源调度进行优化,最后在CloudSim 平台上对ABC-QPSO的性能进行测试. 结果表明,ABC-QPSO算法不仅克服了QPSO算法的不足,而且有效缩短了任务的完成时间,提高了云计算资源利用率,适合于进行大规模任务的云计算资源调度.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(032)005【总页数】4页(P30-32,64)【关键词】云计算;资源调度;人工蜂群算法;量子粒子群算法;任务分配【作者】温聪源;徐守萍;曾致远【作者单位】广东金融学院广东广州510520;广东金融学院广东广州510520;广东金融学院广东广州510520【正文语种】中文【中图分类】TP393云环境任务数量以海量形式存在，而云计算资源具有动态、异构特性，因此如何对云资源进行有效管理，提高资源利用率，成为云计算研究中的重点问题[1,2]。
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基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法华夏渝，郑骏，胡文心（华东师范大学计算中心，上海200241）摘要：针对云计算的性质，提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization )的计算资源分配算法。
分配计算资源时，首先预测潜在可用节点的计算质量，然后根据云计算环境的特点，通过分析诸如带宽占用、线路质量、响应时间等因素对分配的影响，利用蚁群优化得到一组最优的计算资源。
通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较，这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下，获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好地运行质量，因而更加适合于云环境。
关键词：云计算；网格；蚁群；资源分配中图分类号：TP316 文献标识码：AAnt Colony Optimization Algorithm for Computing Resource Allocation Based OnCloud Computing EnvironmentHua xia-yu, Zheng jun, Hu wen-xin(Computer Center Institute, East China Normal University Shanghai, 200241) Abstract：A new allocation algorithm based on Ant Colony Optimization (ACO) was established to satisfy the property of Cloud Computing. When start, this algorithm first prognosticated the capability of the potential available resource node, and then analyzed some factors such as network qualities or response times to acquire a set of optimal compute resources. This algorithm met the needs of cloud computing more than others for Grid environment with shorter response time and better performance, which were proved by the simulation results in the Gridsim environment.Key words: Cloud Computing; Grid; Ant Colony Optimization; resource allocation0引言云计算（Cloud Computing），是指通过互联网连接的超级计算模式，包含了分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的相关技术，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。
云计算一种新型的共享基础架构，可以将巨大的系统池连接在一起，以运营商和客户的方式，通过互联网为用户提供各种存储和计算资源。
在云计算环境中，用户将自己的个人电脑，PDA或移动电话等其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。
这是一个大规模的分布式计算模式，该模式由运营商的经济规模决定，并且是抽象的，虚拟化的以及规模动态可变的。
其主要内容为受管理的计算能力，存储，平台和服务。
这些内容通过互联网，按需分配给外部用户，其重要意义在于将计算能力作为一种商品在互联网上进行流通。
云计算的主要优势：快速地降低硬件成本和提升计算能力以及存储容量，用户可以以极低的成本投入获得极高的计算能力，而不用再投资购买昂贵的硬件设备，负担频繁的保养与升级计算资源分配是云计算技术的一个重要组成部分，其效率直接影响整个云计算环境的工作性能。
由于云计算有很多独特的特性，使得原有的针对网格计算的资源分配和调度算法已无法在该环境中有效的工作。
本文提出的蚁群优化分配算法，综合考虑了云计算的一系列特点，以期在这种环境中能够高效地为用户作业分配合适的计算资源。
1 问题描述云计算由网格计算演变而成，并将网格计算作为其骨干和基本结构。
可以说，云计算是网格计算的一种更高级的形式。
但是，这两者之间在现实中存在着巨大的区别，具体可以参见文献[1]。
云计算提供了更多抽象的资源和服务。
这些资源和服务可划分为三个类别，分别是软件即服务(Software as a Service)，平台即服务(Platform as a Service)和设备即服务(Infrastructure as a Service) [2，3]。
在软件即服务(SaaS)中，用户会得到一个特殊用途的客户端，该客户端允许用户通过互联网进行远程访问，并且基于使用情况来收取费用。
在平台即服务(PaaS)中，运营商提供一个高等级的综合环境来生成，测试以及部署用户定义的应用。
这种综合环境是一种对开发环境抽象地封装和对有效服务负载地封装。
在设备即服务(IaaS)中，运营商参照和用户达成的服务品质协议(Service-Level Agreement)，通过提供硬件，软件和设备(主要是在统一资源层，不过同样也能在组织层)，来提供一个完整的软件应用环境,并以资源使用量来收费。
在该级别的服务上，根据云计算环境的弹性特点，提供设备的规模会根据用户应用对资源的需求量来动态地增大或者缩小，比如用户需要用T 个进程，云计算环境就分配给该用户R 的计算资源，如果用户将进程数增加到2T ，则用户的计算资源占有量将动态地扩展到2R 。
本文论述的计算资源分配策略，也充分考虑了云计算的这一特性。
在设备即服务这一级别中，用户的所有数据和配置被封装成为用户镜像[2]，分散存储在云环境的各个存储节点上。
由于可运营性的约束，云计算环境的网络可用带宽远比网格环境小得多。
比如，一个传统的企业级计算设施一般都拥有10G 的超高速以太网，高性能计算资源将通过该网络直接和存储区域网络（Storage Area Network ）相连。
而在云计算环境中，比如Amazon 公司的EC2(Elastic Compute Cloud)[4]系统只提供了250MB 的可用带宽，并且所有的虚拟服务器都通过单一的一条250MB 连接来访问其存储系统S3(Simple Storage Service)[5]。
所以，在云计算环境中，局域的带宽需要被充分地利用，一个行之有效的方法便是尽量为存储节点资源分配本地的计算资源。
对于本文论述的算法来说，就是尽量为存有用户镜像的本地存储节点分配本地或邻近带宽需求少的计算节点。
云计算环境的运营目标之一是将计算能力作为服务来供用户购买。
企业与个人用户无需再投入昂贵的硬件购置成本，只需要通过互联网来购买租赁计算力，把自己的个人计算机当做接入口，一切都通过互联网连接到云计算环境中，完成对计算能力的获取。
但是，这也预示着云计算的规模会非常巨大。
同时，区别于网格的独占式的资源分配模式，整个云域中的资源将会被所有的用户同时共享，以保证对延迟敏感的作业在云上能够很好的运行。
这意味着在云计算中用户的作业将被划分为进程甚至是线程的粒度级别。
所以，云计算对计算资源分配算法有着苛刻的要求。
本文重点论述的计算资源分配算法，就是要通过对存储节点分配最合适的计算资源，来最大程度的提高云计算环境在提高计算资源上/方面的有效利用率。
2算法描述基于上述云计算环境的特点，我们提出以下资源分配算法。
2.1计算资源的分配流程参照Map/Reduce 提出的云计算框架[6，7]，云环境中的每个单元由一个单独的主作业调度节点(master JobTracker)和每个节点集群中的一个从任务分配节点(slave TaskTracker)共同组成。
主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务的数据资源分布在不同从节点的存储资源上的用户镜像分片中，主节点监控它们的执行，以及重新执行已经失败的任务。
而从节点仅负责执行由主节点指派的任务。
在接到主节点指派的任务之后，从节点开始为其下属的存储节点寻找合适的计算节点。
首先，该从节点开始检测自身的计算资源余量，如果其剩余计算资源足以满足用户提交作业的用量，则优先分配自身的计算资源，如果资源已经耗尽或者已不足以满足承诺给用户的最小计算资源量，则开始搜寻云环境中合适的其他计算资源。
本文介绍的蚁群分配算法将在这一环节中实现。
搜索在一定范围内进行，目的是为了减小所带来的网络开销。
如果仍然没有合适资源，则从节点报请主作业调度节点移走该节点集群中的用户数据镜像分片。
2.2计算资源优劣度评判条件将slave 节点域看作是一个无向图G(V,E),其中V 是区域Area 中所有slave 节点的集合，E 是连接各slave 节点的网路集合。
寻找合适的计算节点，也就是在E 中寻找一条最优的路径e ∈Area ，其度量标准可以考虑如下几个因素：①预计执行时间：time_cost(e), 指路径e 尽头的计算资源处理该作业预计的耗费时间. ②网路带宽：bandwidth(e)，指路径e 所提供的网络最大带宽。
③网络延迟：delay(e)，指路径e 产生的最大网络延迟。
设资源选择的约束函数为：Atime_cost(e)+Cdelay(e)res(e)=Bbandwith(e)(1)time_cost(e)<TL s.t bandwith(e)>EL delay(e)<DL ⎧⎫⎪⎪⎨⎬⎪⎪⎩⎭(2)则选择资源和路径的过程就是寻找满足限制条件（2）的尽量小的res(e)的路径和资源的过程，其中A ，B ，C 为三个约束条件的权重；TL ，EL 和DL 为其边界限制条件。
不同的云计算环境可能会有不同的取值。
2.3对各个计算资源完成本次作业执行速度的预测由于在整个云环境中，异构是其非常重要的一个特点。
也就是说，每个节点的结构，软硬件环境，容量，吞吐量等性能都会不同。
同时，网络的情况也比较复杂，任意线路在任意时候的负载将不可预知。
由于云计算环境中的网络带宽远比传统的网格环境带宽低，网络的情况也会有不可预期的大幅度变化。
因此，对节点完成工作所执行速度的计算将会非常困难。
但是，在云计算中，把任务分配给效率最高，开销最少的计算资源将会极大地提高整体的性能。
所以，在分配中需要对潜在的可分配节点进行执行速度预估。
针对云计算异构和变化的特点，我们通过参考文献[8]中的预测算法，设计了一个通过积累历史值来推算下一任务执行速度的预测模型。