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本发明涉及一种基于可变步长蝙蝠算法的边云协同计算节点调度优化方法,划分用户提交的加工任务后得到子任务长度的集合,匹配每个边缘服务器节点的边缘设备,定义运行时间评价函数后,利用可变步长蝙蝠算法,基于所述运行时间评价函数计算适应度的评价值,取最低值对应的调度方案为最优的调度方案。本发明在全局搜索产生随机解的过程中引入可变步长的策略来防止划分算子陷入早熟,并模拟自然环境对蝙蝠回声定位产生的影响,添加自然扰动因子、震荡新解来提高全局收敛能力,基于可变步长蝙蝠算法,通过引入可变步长策略和自然扰动因子从而改进原有算法,达到更好的效果;用户数越大,则算法的性能优势越高于其他算法。

本发明公开了虚拟化集群中进行节点调度的方法及装置，其中，该方法包括：设置调度条件，所述调度条件包含定制参数及对应各定制参数的调度阈值范围；从虚拟化集群的各数据节点获取与定制参数对应的数据；判断获取的定制参数对应的数据是否满足调度阈值范围，如果是，则进行数据节点的调度。本发明方案能够实现在虚拟化集群中自动进行节点调度。