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(1) 基于改进鲸鱼优化算法的虚拟机放置方法 (WOAGS)
针对基本鲸鱼优化算法（WOA）在处理大规模虚拟机放置问题时容易早熟收敛、陷入局部最优以及后期搜索精度不足的问题，本文提出了一种融合多策略的改进算法WOAGS。该方法首先对算法的收敛因子和步长因子进行了非线性化改进，使得算法在迭代初期能够保持较大的搜索步长以覆盖全局解空间，而在迭代后期则快速收敛至最优解附近，从而在全局探索与局部开发之间取得更好的平衡。其次，引入了Levy飞行策略，利用其长短步长交替的特性，赋予了个体在大范围内随机跳跃的能力，有效避免了种群在搜索停滞期陷入局部极值陷阱，显著增加了种群的多样性。此外，融合了黄金正弦算法（Golden Sine Algorithm），利用正弦函数的周期性变化规律来缩小搜索空间，引导鲸鱼个体向最优解逼近，这一机制大幅提升了算法的收敛速度和最终解的精度。在具体应用层面，WOAGS算法被用于求解以降低能耗和通信代价为双重目标的虚拟机放置模型。为了进一步提高初始解的质量，本文在初始化阶段采用了基于流量紧密性的启发式策略，优先将通信频繁的虚拟机部署在物理距离较近的服务器上，从而从源头上降低网络通信开销。
(2) 基于改进麻雀搜索算法的虚拟机放置方法 (ISSA)
为了同时解决能耗过高、资源碎片化浪费以及SLA违背率高的问题，本文提出了基于改进麻雀搜索算法（ISSA）的虚拟机放置方案。麻雀搜索算法（SSA）虽然具有较强的寻优能力，但在面对高维离散的VMP问题时，仍存在种群多样性丧失过快的问题。为此，ISSA在探索者的位置更新机制后引入了横纵交叉策略。纵向交叉通过两个个体间的遗传信息交换生成新个体，有助于保留优良基因；横向交叉则在不同维度的搜索空间内进行扰动，防止算法在迭代初期过早收敛。针对追随者，引入了Levy飞行机制，使其在跟随发现者觅食的过程中能够进行随机游走，扩大了搜索范围。更为关键的是，在每次迭代结束后的种群信息更新阶段，采用了动态调节的透镜成像反向学习策略。该策略基于光学成像原理，在当前最优解的对称位置生成反向解，并择优保留，这种机制极大地增强了种群在解空间边缘和死角区域的探索能力，有效提升了算法逃离局部最优解的能力。
(3) 多目标优化模型的构建与仿真验证
在算法改进的基础上，本文构建了包含能耗模型、通信代价模型及SLA违背率惩罚机制的综合评价体系。针对ISSA应用场景，采用了基于模糊逻辑的评估方式对适应度函数进行动态调整，以适应不同负载下的资源分配需求。通过CloudSim平台进行的大规模仿真实验表明，与传统的首次适应算法（FF）、遗传算法（GA）及原始群智能算法相比，WOAGS和ISSA在不同规模的数据中心场景下均表现出显著优势。具体而言，WOAGS在降低网络通信流量和总能耗方面效果突出，特别是在通信密集型任务中优势明显；而ISSA则在均衡资源利用率、减少SLA违背次数方面表现优异，有效降低了因资源争用导致的性能下降。
import numpy as np import random import math class ImprovedWhaleOptimizer: def __init__(self, objective_func, dim, pop_size, max_iter, lb, ub): self.objective_func = objective_func self.dim = dim self.pop_size = pop_size self.max_iter = max_iter self.lb = np.array(lb) self.ub = np.array(ub) self.positions = np.random.uniform(0, 1, (pop_size, dim)) * (self.ub - self.lb) + self.lb self.leader_score = float("inf") self.leader_pos = np.zeros(dim) self.convergence_curve = [] def levy_flight(self, beta=1.5): sigma = (math.gamma(1 + beta) * math.sin(math.pi * beta / 2) / (math.gamma((1 + beta) / 2) * beta * 2 ** ((beta - 1) / 2))) ** (1 / beta) u = 0.01 * np.random.randn(self.dim) * sigma v = np.random.randn(self.dim) step = u / abs(v) ** (1 / beta) return step def golden_sine_update(self, current_pos): r1 = 2 * math.pi * random.random() r2 = math.pi * random.random() return current_pos * abs(math.sin(r1)) - r2 * math.sin(r1) * abs(self.leader_pos - current_pos) def optimize(self): for t in range(self.max_iter): fitness = np.apply_along_axis(self.objective_func, 1, self.positions) min_fitness_idx = np.argmin(fitness) if fitness[min_fitness_idx] < self.leader_score: self.leader_score = fitness[min_fitness_idx] self.leader_pos = self.positions[min_fitness_idx].copy() a = 2 - 2 * t / self.max_iter a2 = -1 + t * ((-1) / self.max_iter) for i in range(self.pop_size): r1 = random.random() r2 = random.random() A = 2 * a * r1 - a C = 2 * r2 b = 1 l = (a2 - 1) * random.random() + 1 p = random.random() if p < 0.5: if abs(A) < 1: D_leader = abs(C * self.leader_pos - self.positions[i]) self.positions[i] = self.leader_pos - A * D_leader else: rand_idx = random.randint(0, self.pop_size - 1) rand_pos = self.positions[rand_idx] D_rand = abs(C * rand_pos - self.positions[i]) self.positions[i] = rand_pos - A * D_rand else: distance_to_leader = abs(self.leader_pos - self.positions[i]) self.positions[i] = distance_to_leader * math.exp(b * l) * math.cos(2 * math.pi * l) + self.leader_pos if random.random() < 0.1: self.positions[i] += self.levy_flight() if t > self.max_iter * 0.75: self.positions[i] = self.golden_sine_update(self.positions[i]) self.positions[i] = np.clip(self.positions[i], self.lb, self.ub) self.convergence_curve.append(self.leader_score) return self.leader_pos, self.leader_score def objective_function(x): energy_consumption = np.sum(x**2) communication_cost = np.sum(np.abs(x)) * 0.5 return energy_consumption + communication_cost if __name__ == "__main__": dim = 30 optimizer = ImprovedWhaleOptimizer(objective_function, dim, 50, 100, [-100]*dim, [100]*dim) best_pos, best_score = optimizer.optimize() print(best_score)成品代码50-200，定制代码300起，可以直接沟通
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