1.一种面向多目标的云计算任务策略调度方法，其特征在于，所述方法包括：基于各子任务在各虚拟机上执行时间计算执行全部子任务所花费的最大时间；

根据各虚拟机的执行成本计算总执行成本；

基于所述总执行成本和所述执行全部子任务所花费的最大时间构建适应度函数；

利用所述适应度函数和蜉蝣算法进行任务策略调度，输出虚拟机调度表。

2.根据权利要求1所述的面向多目标的云计算任务策略调度方法，其特征在于，所述利用所述适应度函数和蜉蝣算法进行任务策略调度，输出虚拟机调度表，具体包括：步骤S41：初始化种群参数；

步骤S42：利用适应度函数计算雄性蜉蝣i第t次迭代的适应度值，并判断雄性蜉蝣i第t次迭代的适应度值是否小于当前蜉蝣个体最优解pbest；如果小于当前蜉蝣个体最优解pbest，则将雄性蜉蝣i第t次迭代的适应度值作为当前蜉蝣个体最优解pbest，并执行“步骤S43”；如果大于当前蜉蝣个体最优解pbest，则执行“步骤S44”；

步骤S43：判断当前蜉蝣个体最优解pbest是否小于当前全局最优解gbest；如果小于当前全局最优解gbest，则将当前蜉蝣个体最优解pbest作为当前全局最优解gbest，并执行“步骤S44”；如果大于当前全局最优解gbest，则执行“步骤S44”；

步骤S44：更新雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度和位置；

步骤S45：利用所述适应度函数计算雌性蜉蝣i第t次迭代的适应度值，并判断雌性蜉蝣i第t次迭代的适应度值是否小于当前蜉蝣个体最优解pbest；如果小于当前蜉蝣个体最优解pbest，则将雌性蜉蝣i第t次迭代的适应度值作为当前蜉蝣个体最优解pbest，并执行“步骤S46”；如果大于当前蜉蝣个体最优解pbest，则执行“步骤S47”；

步骤S46：判断当前蜉蝣个体最优解pbest是否小于当前全局最优解gbest；如果小于当前全局最优解gbest，则将当前蜉蝣个体最优解pbest作为当前全局最优解gbest，并执行“步骤S47”；如果大于当前全局最优解gbest，则执行“步骤S47”；

步骤S47：更新雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度和位置；

步骤S48：将雌性蜉蝣K与雄性蜉蝣K进行交配，判断K是否小于nc/2+1；如果小于nc/2+

1，则令K＝K+1，并返回“步骤S48”，如果大于或等于nc/2+1，则对子代蜉蝣进行自适应变异；

计算自适应变异后子代蜉蝣的适应度，并判断自适应变异后子代蜉蝣的适应度是否小于当前全局最优解gbest，如果小于当前全局最优解gbest，则将自适应变异后子代蜉蝣的适应度作为当前全局最优解gbest，并执行“步骤S49”；如果大于当前全局最优解gbest，则执行“步骤S49”；其中，nc表示产生子代蜉蝣的数量；

步骤S49：将自适应变异后的子代蜉蝣分成雌雄两组，并替换种群中适应度值较大的雌雄蜉蝣，并判断迭代次数t是否大于或等于最大迭代次数Kmax；如果迭代次数t大于或等于最大迭代次数Kmax，则将当前全局最优解对应的蜉蝣位置作为虚拟机调度表输出；如果迭代次数t小于最大迭代次数Kmax，则返回“步骤S42”。

3.根据权利要求2所述的面向多目标的云计算任务策略调度方法，其特征在于，所述更新雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度和位置，具体包括：步骤S441：根据 计

t+1

算雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度；其中，vij 表示雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速t

度，xij表示雄性蜉蝣i在j维度t次迭代的位置，a1、a2均表示学习因子，β表示视距，rp和rg分别表示当前雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置与当前蜉蝣个体最优解pbest和当前雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置与当前全局最优解gbest的笛卡尔距离，g表示惯性系数；

t+1 t t+1 t+1

步骤S442：根据xij ＝xij+vij 更新雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置；其中，vijt+1

表示雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度，xij 表示雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置。

4.根据权利要求2所述的面向多目标的云计算任务策略调度方法，其特征在于，所述更新雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度和位置，具体包括：步骤S471：根据 计算雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度；其中， 表示雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度，f(yi)表示雌性蜉蝣i对应的适应度，f(xi)表示雄性蜉蝣i对应的适应度， 表示雌性蜉蝣i在j维度t次迭代的位置， 表示雄性蜉蝣i在j维度t次迭代的位置，fl表示随机游走系数，r表示0‑1之间的随机数，rm表示雌性蜉蝣与雄性蜉蝣之间的笛卡尔距离，a2均表示学习因子，β表示视距，g表示惯性系数；

步骤S472：根据 更新雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置；其中， 表t+1

示雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度，yij 表示雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置。

5.根据权利要求1所述的面向多目标的云计算任务策略调度方法，其特征在于，所述基于所述总执行成本和所述执行全部子任务所花费的最大时间构建适应度函数，具体公式为：

f(x)＝λ1min(Makespan)+(1‑λ1)min(Ctotal)；

其中，λ1表示适应系数，f(x)表示适应度值，Ctotal表示总执行成本，Makespan表示执行全部子任务所花费的最大时间。

6.一种面向多目标的云计算任务策略调度系统，其特征在于，所述系统包括：最大时间确定模块，用于基于各子任务在各虚拟机上执行时间计算执行全部子任务所花费的最大时间；

总执行成本确定模块，用于根据各虚拟机的执行成本计算总执行成本；

适应度函数构建模块，用于基于所述总执行成本和所述执行全部子任务所花费的最大时间构建适应度函数；

任务策略调度模块，用于利用所述适应度函数和蜉蝣算法进行任务策略调度，输出虚拟机调度表。

7.根据权利要求6所述的面向多目标的云计算任务策略调度系统，其特征在于，所述任务策略调度模块，具体包括：

初始化单元，用于初始化种群参数；

第一判断单元，用于利用适应度函数计算雄性蜉蝣i第t次迭代的适应度值，并判断雄性蜉蝣i第t次迭代的适应度值是否小于当前蜉蝣个体最优解pbest；如果小于当前蜉蝣个体最优解pbest，则将雄性蜉蝣i第t次迭代的适应度值作为当前蜉蝣个体最优解pbest，并执行“第二判断单元”；如果大于当前蜉蝣个体最优解pbest，则执行“第一更新单元”；

第二判断单元，用于判断当前蜉蝣个体最优解pbest是否小于当前全局最优解gbest；

如果小于当前全局最优解gbest，则将当前蜉蝣个体最优解pbest作为当前全局最优解gbest，并执行“第一更新单元”；如果大于当前全局最优解gbest，则执行“第一更新单元”；

第一更新单元，用于更新雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度和位置；

第三判断单元，用于利用所述适应度函数计算雌性蜉蝣i第t次迭代的适应度值，并判断雌性蜉蝣i第t次迭代的适应度值是否小于当前蜉蝣个体最优解pbest；如果小于当前蜉蝣个体最优解pbest，则将雌性蜉蝣i第t次迭代的适应度值作为当前蜉蝣个体最优解pbest，并执行“第四判断单元”；如果大于当前蜉蝣个体最优解pbest，则执行“第二更新单元”；

第四判断单元，用于判断当前蜉蝣个体最优解pbest是否小于当前全局最优解gbest；

如果小于当前全局最优解gbest，则将当前蜉蝣个体最优解pbest作为当前全局最优解gbest，并执行“第二更新单元”；如果大于当前全局最优解gbest，则执行“第二更新单元”；

第二更新单元，用于更新雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度和位置；

第五判断单元，用于将雌性蜉蝣K与雄性蜉蝣K进行交配，判断K是否小于nc/2+1；如果小于nc/2+1，则令K＝K+1，并返回“第五判断单元”，如果大于或等于nc/2+1，则对子代蜉蝣进行自适应变异；计算自适应变异后子代蜉蝣的适应度，并判断自适应变异后子代蜉蝣的适应度是否小于当前全局最优解gbest，如果小于当前全局最优解gbest，则将自适应变异后子代蜉蝣的适应度作为当前全局最优解gbest，并执行“任务策略调度单元”；如果大于当前全局最优解gbest，则执行“任务策略调度单元”；其中，nc表示产生子代蜉蝣的数量；

任务策略调度单元，用于将自适应变异后的子代蜉蝣分成雌雄两组，并替换种群中适应度值较大的雌雄蜉蝣，并判断迭代次数t是否大于或等于最大迭代次数Kmax；如果迭代次数t大于或等于最大迭代次数Kmax，则将当前全局最优解对应的蜉蝣位置作为虚拟机调度表输出；如果迭代次数t小于最大迭代次数Kmax，则返回“第一判断单元”。

8.根据权利要求7所述的面向多目标的云计算任务策略调度系统，其特征在于，所述第一更新单元，具体包括：

第一速度更新子单元，用于根据

t+1

计算雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度；其中，vij 表示雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的t

速度，xij表示雄性蜉蝣i在j维度t次迭代的位置，a1、a2均表示学习因子，β表示视距，rp和rg分别表示当前雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置与当前蜉蝣个体最优解pbest和当前雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置与当前全局最优解gbest的笛卡尔距离，g表示惯性系数；

t+1 t t+1

第一位置更新子单元，用于根据xij ＝xij +vij 更新雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的t+1 t+1

位置；其中，vij 表示雄性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度，xij 表示雄性蜉蝣i在j维度t+

1次迭代的位置。

9.根据权利要求7所述的面向多目标的云计算任务策略调度系统，其特征在于，所述第二更新单元，具体包括：

第二速度更新子单元，用于根据 计算雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度；其中， 表示雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度，f(yi)表示雌性蜉蝣i对应的适应度，f(xi)表示雄性蜉蝣i对应的适应度， 表示雌性蜉蝣i在j维度t次迭代的位置， 表示雄性蜉蝣i在j维度t次迭代的位置，fl表示随机游走系数，r表示0‑1之间的随机数，rm表示雌性蜉蝣与雄性蜉蝣之间的笛卡尔距离，a2均表示学习因子，β表示视距，g表示惯性系数；

第二位置更新子单元，用于根据 更新雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位t+1

置；其中， 表示雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的速度，yij 表示雌性蜉蝣i在j维度t+1次迭代的位置。

10.一种面向多目标的云计算任务策略调度系统，其特征在于，所述系统包括：服务接口，用于接收用户发送的云任务；

任务管理器，与所述服务接口连接，用于通过MAP/Reduce编程模型将云任务分解成多个子任务放置到云任务列表中；

任务调度器，与所述任务管理器连接，用于采用如权利要求1‑5中任一项所述的方法进行任务策略调度，输出虚拟机调度表；

资源信息服务器，与所述任务调度器连接，用于根据虚拟机调度表进行任务调度。