PSO粒子群卸载调度算法

1.伪代码

2.分析

1. 粒子群初始化：
   
2. 粒子群更新：
   
   注：其中pi当作目前适应度最小的粒子的位置。
3. 任务调度：
   ① 例子：
   
   ② 调度伪代码：
   
4. 计算适应度：
   ① 例子：
   
   ② 计算公式：
   

3.我的java代码实现

package com.clj.demo;

import org.dom4j.Document;
import org.dom4j.Element;
import org.dom4j.io.SAXReader;
import java.io.File;
import java.util.List;

/**
 * PSO算法主函数
 */

public class PSO_main {
    public static void main(String[] args) {
        // 1 初始化
        // 1.1 初始化粒子串【此部分指定了，可修改】
        int instNum = 6;            // 最大实例数
        int instTypeNum = 3;        // 实例类型数
        int instBuyOptionNum = 2;   // 实例选择数
        int strNum = 1000;            // 初始化粒子串数
        final int MAX_ITERATION = 800;// 迭代次数

        SAXReader reader = new SAXReader();// 创建SAXReader对象用于读取xml文件
        try {
            Document doc = reader.read(new File("D:\\homework\\边缘计算\\PSO实现\\xmltest\\Epigenomics_100.xml"));// 读取xml文件，获得Document对象
            Element root = doc.getRootElement();                // 获取根元素
            List<Element> jobElements = root.elements("job");// 获取根元素下的所有job标签的子元素
            final int taskNum = jobElements.size();             // 任务数
            final int dimension = 2 * instNum + taskNum + 1;    // 每个粒子串的维数
            double[][] locats = new double[strNum][dimension];  // 初始化位置粒子串
            int[] tasks =new int[taskNum];                      // 任务节点名称数组
            double[] task_exec = new double[taskNum];           // 每个任务执行时间（在Small类型实例上）数组
            int[][] task_depen = new int[taskNum][taskNum];     // 初始化DAG图
            for (int i = 0; i < jobElements.size(); i++) {      // 初始化顶点表task及任务执行时间表task_exec
                tasks[i] = i;
                task_exec[i] = Double.parseDouble(jobElements.get(i).attributeValue("runtime"));
            }
            for (int i = 0; i < taskNum; i++) {                 // 初始化邻接矩阵
                for (int j = 0; j < taskNum; j++) {
                    task_depen[i][j] = 0;
                }
            }
            List<Element> childElements = root.elements("child");// 获取根元素下的所有child标签的子元素
            for (int i = 0; i < childElements.size(); i++) {
                String vex_str = childElements.get(i).attributeValue("ref");
                int vex_int = Integer.parseInt(vex_str.substring(2));
                List<Element> parents = childElements.get(i).elements("parent");// 获取child元素下的所有parent标签元素
                for (int j = 0; j < parents.size(); j++) {
                    String vex_parent_str = parents.get(j).attributeValue("ref");
                    int vex_parent_int = Integer.parseInt(vex_parent_str.substring(2));
                    task_depen[vex_parent_int][vex_int] = 1;
                }
            }
            double[] task_exec_real = new double[taskNum];  // 每个任务的实际执行时间
            double[][] task_time = new double[taskNum][2];  // 每个任务的EST、EFT矩阵

            int[][] locat_int = new int[strNum][dimension];     // locat_int存决策串
            for (int i = 0; i < strNum; i++) {
                for (int j = 0; j < dimension; j++) {
                    locats[i][j] = Math.random();
                }
            }
            double[][] velocity = new double[strNum][dimension];// 初始化速度粒子串
            for (int i = 0; i < strNum; i++) {
                for (int j = 0; j < dimension; j++) {
                    velocity[i][j] = -0.5 + Math.random();
                }
            }

            // 1.2 处理位置粒子串(将粒子串数值转为整形)
            for (int i = 0; i < strNum; ++i) {
                for (int j = 0; j < dimension; ++j) {
                    if (j == 0) {
                        locat_int[i][j] = (int) Math.round(locats[i][j] * instNum);
                        if (locat_int[i][j] == 0) {
                            locat_int[i][j] = 1;
                        }
                    } else if (j > 0 && j <= instNum) {
                        locat_int[i][j] = (int) Math.round(locats[i][j] * instTypeNum);
                        if (locat_int[i][j] == 0) {
                            locat_int[i][j] = 1;
                        }
                    } else if (j > instNum && j <= instNum * 2) {
                        locat_int[i][j] = (int) Math.round(locats[i][j] * instBuyOptionNum);
                        if (locat_int[i][j] == 0) {
                            locat_int[i][j] = 1;
                        }
                    } else {
                        if (locat_int[i][0] == 1) {
                            locat_int[i][j] = 1;
                        } else {
                            locat_int[i][j] = (int) Math.round(locats[i][j] * instNum);
                            if (locat_int[i][j] == 0) {
                                locat_int[i][j] = 1;
                            }
                        }
                    }
                }
            }

            // 1.3 初始化task_idle、instBuyOption、inst_type
            double[] str_fitness = new double[strNum];                // 每个粒子串的适应值
            int[][] task_idle = new int[strNum][taskNum];             // 任务在哪个实例（虚拟机）上分布
            int[][] instBuyOption = new int[strNum][instNum];         // 每个实例的购买类型（按需、预约）
            int[][] inst_type = new int[strNum][instNum];             // 每个实例的类型(Small、Large、Extra Large)

            // 1.4 计算每个粒子初始适应度、最小适应度、每个任务的EST、EFT
            int min_str = 0;        // 适应度最小的粒子下标
            double min_fitness = 102410241; // 最小的适应度值
            for (int i = 0; i < strNum; ++i) {
                for (int j = 0; j < instNum; ++j) { // 计算当前粒子的实例购买类型（Demand、Reserved）
                    int x = 1 + instNum + j;
                    instBuyOption[i][j] = locat_int[i][x];
                }
                for (int k = 0; k < taskNum; ++k) {    // 计算当前粒子的每个任务分布在那个实例上
                    int x = 1 + 2 * instNum + k;
                    task_idle[i][k] = locat_int[i][x];
                }
                for (int j = 0; j < instNum; ++j) { // 计算当前粒子实例的类型（Small、Large、Extra Large）
                    int x = 1 + j;
                    inst_type[i][j] = locat_int[i][x];
                }
                // 计算每个任务实际执行时间，此处默认Small: Large: Extra Large = 5:4:3
                for(int k = 0; k < taskNum; ++k) {
                    int index = task_idle[i][k] - 1;//
                    int type = inst_type[i][index];
                    if(type == 1) {         // 1 表示小型实例
                        task_exec_real[k] = task_exec[k];
                    } else if (type == 2) {  // 2 表示大型实例
                        task_exec_real[k] = task_exec[k] * 4.0 / 5;
                    } else if (type == 3) {  // 3 表示超大型实例
                        task_exec_real[k] = task_exec[k] * 3.0 / 5;
                    }
                }
                int count = 0;// 辅助变量
                for (int k = 0; k < taskNum; ++k) {
                    for (int j = 0; j < taskNum; j++) {// 初始化开始节点的EST、EFT
                        if (task_depen[j][k] == 0) {
                            ++count;
                        }
                    }
                    if (count == taskNum) {
                        task_time[k][0] = 0;
                        task_time[k][1] = task_exec_real[k];
                        for (int j = 0; j < taskNum; j++) {// 初始化开始节点直接后继节点的EST、EFT
                            if (task_depen[k][j] == 1) {
                                if (task_time[j][0] < task_time[k][1]) {
                                    task_time[j][0] = task_time[k][1];
                                    task_time[j][1] = task_time[j][0] + task_exec_real[j];
                                }
                            }
                        }
                    }
                    count = 0;
                }
                for (int k = 0; k < taskNum; ++k) {// 初始化剩下的所有节点的EST、EFT
                    for (int j = 0; j < taskNum; j++) {
                        if (task_depen[k][j] == 1) {
                            if (task_time[j][0] < task_time[k][1]) {
                                task_time[j][0] = task_time[k][1];
                                task_time[j][1] = task_time[j][0] + task_exec_real[j];
                            }
                        }
                    }
                }
                str_fitness[i] = Util.scheduleAndFitness(task_time,instNum,task_idle[i],taskNum,task_exec_real,task_depen,instBuyOption[i],inst_type[i]);// 计算适应值
            }
            for (int k = 1; k < strNum; ++k) {
                if (str_fitness[k] < min_fitness) {
                    min_str = k;
                    min_fitness = str_fitness[k];
                }
            }

            // 2 不断迭代求最小适应度
            for(int i = 0;i < MAX_ITERATION;++i) {
                for (int j = 0; j < strNum; j++) {
                    double[] v0 = new double[dimension];// 粒子初始速度
                    double[] x0 = new double[dimension];// 粒子初始位置
                    double[] p = new double[dimension]; // 最小适应度位置
                    for (int k = 0; k < dimension; k++) {
                        v0[k] = velocity[j][k];
                        p[k] = locats[min_str][k];
                    }

                    double[][] new_result = Util.updateStr(x0,v0,p);
                    double[] x_new = new double[dimension];// 粒子更新位置
                    double[] v_new = new double[dimension];// 粒子更新速度
                    for (int k = 0; k < dimension; k++) {
                        if(new_result[0][k] < 0){
                            x_new[k] = 0;
                        }else{
                            x_new[k] = new_result[0][k];
                        }
                        v_new[k] = new_result[1][k];
                    }
                    int[] x_new_int = new int[dimension]; // 整形决策信息
                    for (int k = 0; k < dimension; k++) { // 更新的整形决策信息
                        if (k == 0) {
                            x_new_int[k] = (int) Math.round(x_new[k] * instNum);
                            if (x_new_int[k] == 0) {
                                x_new_int[k] = 1;
                            }
                        } else if (k > 0 && k <= instNum) {
                            x_new_int[k] = (int) Math.round(x_new[k] * instTypeNum);
                            if (x_new_int[k] == 0) {
                                x_new_int[k] = 1;
                            }
                        } else if (k > instNum && k <= instNum * 2) {
                            x_new_int[k] = (int) Math.round(x_new[k] * instBuyOptionNum);
                            if (x_new_int[k] == 0) {
                                x_new_int[k] = 1;
                            }
                        } else {
                            if (x_new_int[k] == 1) {
                                x_new_int[k] = 1;
                            } else {
                                x_new_int[k] = (int) Math.round(x_new[k] * instNum);
                                if (x_new_int[k] == 0) {
                                    x_new_int[k] = 1;
                                }
                            }
                        }
                    }
                    for (int k = 0; k < taskNum; k++) {// 更新task_idle
                        task_idle[i][k] = x_new_int[1 + 2 * instNum + k];
                    }
                    for (int k = 0; k < instNum; k++) {// 更新inst_type
                        inst_type[i][k] = x_new_int[1 + k];
                    }
                    for (int k = 0; k < instNum; ++k) { // 更新instBuyOption
                        instBuyOption[i][k] = x_new_int[1 + instNum + k];
                    }
                    double new_fitness = Util.scheduleAndFitness(task_time,instNum,task_idle[i],taskNum,task_exec_real,task_depen,instBuyOption[i],inst_type[i]);// 计算适应值
                    if(new_fitness < str_fitness[j]){
                        str_fitness[j] = new_fitness;
                        for (int k = 0; k < dimension; k++) {
                            locats[j][k] = x_new[k];
                            velocity[j][k] = v_new[k];
                            locat_int[j][k] = x_new_int[k];
                        }
                    }
                }
                for (int k = 1; k < strNum; ++k) {
                    if (str_fitness[k] < min_fitness) {
                        min_str = k;
                        min_fitness = str_fitness[k];
                    }
                }
            }

            // 3 输出结果
            for (int i = 0; i < dimension; i++) {
                System.out.print(locat_int[min_str][i] + " ");
            }
            System.out.println();
            for (int i = 0; i < locat_int[min_str][0]; i++) {
                if(inst_type[min_str][i] == 1 && instBuyOption[min_str][i] == 1){
                    System.out.println("第" + (i+1) + "个实例选择Small、预约");
                }else if(inst_type[min_str][i] == 1 && instBuyOption[min_str][i] == 2){
                    System.out.println("第" + (i+1) + "个实例选择Small、按需");
                }else if(inst_type[min_str][i] == 2 && instBuyOption[min_str][i] == 1){
                    System.out.println("第" + (i+1) + "个实例选择Large、预约");
                }else if(inst_type[min_str][i] == 2 && instBuyOption[min_str][i] == 2){
                    System.out.println("第" + (i+1) + "个实例选择Large、按需");
                }else if(inst_type[min_str][i] == 3 && instBuyOption[min_str][i] == 1){
                    System.out.println("第" + (i+1) + "个实例选择Extra Large、预约");
                }else if(inst_type[min_str][i] == 3 && instBuyOption[min_str][i] == 2){
                    System.out.println("第" + (i+1) + "个实例选择Extra Large、按需");
                }
            }
            System.out.println("它的总cost为" + min_fitness);

            System.out.println("---------------------------------");
            for (int i = 0; i < taskNum; i++) {                 // 初始化邻接矩阵
                for (int j = 0; j < taskNum; j++) {
                    System.out.print(task_depen[i][j] + " ");
                }
                System.out.println();
            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }
}