基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度算法優(yōu)化與性能提升研究一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的海量用戶數(shù)據(jù)，到科研領(lǐng)域產(chǎn)生的天文數(shù)字般的實驗數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)蘊含著巨大的價值，等待被挖掘和利用。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）預(yù)測，全球每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將從2018年的33ZB增長到2025年的175ZB，如此龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模對數(shù)據(jù)處理技術(shù)提出了極高的要求。Hadoop作為大數(shù)據(jù)處理的主流平臺，以其高可靠性、高擴展性和低成本等優(yōu)勢，在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界得到了廣泛應(yīng)用。以電商巨頭阿里巴巴為例，其利用Hadoop平臺處理海量的交易數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等，通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)精準營銷、個性化推薦等功能，極大地提升了用戶體驗和企業(yè)競爭力；又如社交媒體平臺Facebook，每天要處理數(shù)十億條用戶動態(tài)、點贊、評論等數(shù)據(jù)，Hadoop平臺為其高效的數(shù)據(jù)處理和存儲提供了堅實的保障。Hadoop平臺的核心是MapReduce計算框架，它將大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為Map和Reduce兩個階段，通過分布式計算的方式，將任務(wù)分配到集群中的多個節(jié)點上并行執(zhí)行，從而大大提高數(shù)據(jù)處理效率。在Hadoop平臺中，作業(yè)調(diào)度算法起著至關(guān)重要的作用。它負責(zé)合理分配集群中的計算資源，決定各個作業(yè)的執(zhí)行順序和資源分配量。一個高效的作業(yè)調(diào)度算法能夠顯著提高集群資源利用率，減少作業(yè)執(zhí)行時間，提升整個平臺的性能。例如，在一個包含100個節(jié)點的Hadoop集群中，采用不同的作業(yè)調(diào)度算法，作業(yè)的平均執(zhí)行時間可能會相差數(shù)倍。如果調(diào)度算法不合理，可能會導(dǎo)致某些節(jié)點資源閑置，而某些節(jié)點負載過高，從而降低整個集群的效率。傳統(tǒng)的Hadoop作業(yè)調(diào)度算法，如先進先出（FIFO）算法，按照作業(yè)提交的先后順序進行調(diào)度，這種算法簡單直觀，但在多用戶、多類型作業(yè)的復(fù)雜環(huán)境下，無法充分考慮不同作業(yè)的資源需求和優(yōu)先級差異，容易導(dǎo)致資源分配不均，影響作業(yè)執(zhí)行效率；公平調(diào)度算法（FairScheduler）旨在實現(xiàn)資源的公平分配，但在實際應(yīng)用中，可能會因為對作業(yè)的動態(tài)特性考慮不足，導(dǎo)致資源分配不夠靈活，無法滿足一些對時效性要求較高的作業(yè)需求。人工魚群算法作為一種新興的群智能優(yōu)化算法，受到魚群在自然環(huán)境中的覓食、聚群和追尾等行為的啟發(fā)。在魚群覓食過程中，魚會根據(jù)周圍食物的濃度和同伴的位置信息，不斷調(diào)整自己的游動方向和速度，以尋找食物資源最豐富的區(qū)域。人工魚群算法通過模擬這種行為，將優(yōu)化問題的解空間看作是魚群的覓食空間，將每個可能的解看作是一條人工魚，通過人工魚之間的信息交互和協(xié)同搜索，逐步找到最優(yōu)解。該算法具有對初值要求不高、全局搜索能力強、并行性好等優(yōu)點，能夠有效地解決一些復(fù)雜的優(yōu)化問題。將人工魚群算法引入Hadoop作業(yè)調(diào)度領(lǐng)域，對傳統(tǒng)作業(yè)調(diào)度算法進行改進，具有重要的研究意義。通過利用人工魚群算法的智能搜索能力，可以更加合理地分配集群資源，提高資源利用率，減少作業(yè)執(zhí)行時間，從而提升Hadoop平臺的整體性能，使其能夠更好地應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn)，為各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和處理提供更強大的支持。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在Hadoop作業(yè)調(diào)度算法的研究方面，國內(nèi)外學(xué)者取得了豐碩的成果。國外的研究起步較早，F(xiàn)acebook的工程師率先提出了公平調(diào)度算法（FairScheduler），致力于解決多用戶共享平臺時資源分配公平性的問題。當(dāng)系統(tǒng)中僅存在一個作業(yè)運行時，該作業(yè)可獨占系統(tǒng)全部資源；一旦有新作業(yè)加入，系統(tǒng)會重新調(diào)度，釋放部分資源分配給新作業(yè)，以保障各作業(yè)能均衡獲取資源。該算法在多用戶環(huán)境下顯著提升了資源分配的公平性，但在應(yīng)對作業(yè)動態(tài)變化和資源需求多樣性時，靈活性略顯不足。谷歌提出的Borg和Omega調(diào)度系統(tǒng)，采用了分級調(diào)度和共享狀態(tài)的設(shè)計理念，具備強大的資源管理和作業(yè)調(diào)度能力，能有效處理大規(guī)模集群中的復(fù)雜作業(yè)調(diào)度任務(wù)，但系統(tǒng)實現(xiàn)復(fù)雜，對硬件和運維要求較高。國內(nèi)學(xué)者也在該領(lǐng)域積極探索，提出了許多有價值的改進算法。文獻[X]針對Hadoop平臺默認調(diào)度算法在處理多類型作業(yè)時資源利用率低的問題，提出了一種基于任務(wù)優(yōu)先級和資源需求預(yù)測的調(diào)度算法。該算法通過分析作業(yè)的歷史執(zhí)行數(shù)據(jù)和資源使用情況，預(yù)測作業(yè)的資源需求，并根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級進行資源分配，實驗結(jié)果表明，該算法能有效提高資源利用率，減少作業(yè)執(zhí)行時間。文獻[X]則關(guān)注到Hadoop集群中節(jié)點負載不均衡的問題，提出了一種基于負載均衡的作業(yè)調(diào)度算法。該算法在調(diào)度作業(yè)時，充分考慮節(jié)點的當(dāng)前負載情況，將任務(wù)分配到負載較輕的節(jié)點上，從而避免節(jié)點過載，提高集群的整體性能。在人工魚群算法的應(yīng)用研究方面，國外將其廣泛應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)、圖像處理、物流運輸?shù)榷鄠€領(lǐng)域。在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人工魚群算法被用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率和分類準確率。例如，通過將人工魚群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用人工魚群算法的全局搜索能力，尋找最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，從而提升模型的性能。在圖像處理領(lǐng)域，人工魚群算法可用于圖像分割、圖像配準等任務(wù)。以圖像分割為例，將圖像中的像素看作人工魚，通過人工魚群算法的覓食、聚群等行為，實現(xiàn)對圖像中不同區(qū)域的準確分割。國內(nèi)對人工魚群算法的應(yīng)用研究也涵蓋了多個方面。在電力系統(tǒng)領(lǐng)域，利用人工魚群算法優(yōu)化電力系統(tǒng)的無功功率分配，降低電網(wǎng)損耗，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經(jīng)濟性；在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，運用人工魚群算法優(yōu)化傳感器節(jié)點的部署，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍和監(jiān)測精度。文獻[X]提出了一種基于人工魚群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署算法，該算法通過模擬魚群的行為，尋找最優(yōu)的節(jié)點部署位置，實驗結(jié)果表明，該算法能有效提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋質(zhì)量，延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。然而，當(dāng)前將人工魚群算法應(yīng)用于Hadoop作業(yè)調(diào)度算法的研究仍存在一定的不足。一方面，現(xiàn)有的改進算法大多只考慮了作業(yè)的單一屬性，如執(zhí)行時間或資源需求，未能全面綜合考慮作業(yè)的多種屬性和復(fù)雜的集群環(huán)境，導(dǎo)致算法的適應(yīng)性和通用性受限。另一方面，在算法的實現(xiàn)過程中，對人工魚群算法的參數(shù)設(shè)置和優(yōu)化策略研究不夠深入，容易導(dǎo)致算法陷入局部最優(yōu)解，影響作業(yè)調(diào)度的效果。因此，進一步深入研究如何綜合考慮多種因素，優(yōu)化人工魚群算法在Hadoop作業(yè)調(diào)度中的應(yīng)用，是未來的重要研究方向。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在深入剖析Hadoop作業(yè)調(diào)度的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)，將人工魚群算法巧妙融入其中，通過對算法的精心改進和優(yōu)化，實現(xiàn)Hadoop作業(yè)調(diào)度性能的顯著提升，從而更好地滿足大數(shù)據(jù)時代對高效數(shù)據(jù)處理的迫切需求。具體研究內(nèi)容如下：深入研究Hadoop作業(yè)調(diào)度機制：對Hadoop平臺的作業(yè)調(diào)度機制展開全面而深入的研究，包括作業(yè)的提交、任務(wù)的分配、資源的管理以及作業(yè)執(zhí)行的監(jiān)控等各個環(huán)節(jié)。詳細分析現(xiàn)有作業(yè)調(diào)度算法，如FIFO、公平調(diào)度算法和計算能力調(diào)度算法等的工作原理、優(yōu)點和局限性。以實際應(yīng)用場景為背景，通過模擬實驗和數(shù)據(jù)分析，評估現(xiàn)有算法在不同負載條件下的性能表現(xiàn)，包括作業(yè)執(zhí)行時間、資源利用率、任務(wù)完成率等指標(biāo)，為后續(xù)的算法改進提供堅實的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。例如，在一個包含多種類型作業(yè)的Hadoop集群中，運用不同的調(diào)度算法進行實驗，記錄并分析每種算法下作業(yè)的執(zhí)行情況，找出當(dāng)前算法在資源分配和作業(yè)調(diào)度方面存在的問題和不足。深入研究人工魚群算法：深入研究人工魚群算法的基本原理、行為模式和參數(shù)設(shè)置。人工魚群算法主要包括覓食行為、聚群行為和追尾行為等，每種行為都有其獨特的規(guī)則和作用。通過對算法的數(shù)學(xué)模型和實現(xiàn)過程進行深入分析，理解其在解空間中搜索最優(yōu)解的機制。分析算法在不同參數(shù)設(shè)置下的性能表現(xiàn)，包括魚群規(guī)模、視野范圍、步長等參數(shù)對算法收斂速度和搜索精度的影響。通過實驗和模擬，確定人工魚群算法在不同場景下的最佳參數(shù)組合，為其在Hadoop作業(yè)調(diào)度中的應(yīng)用提供優(yōu)化基礎(chǔ)。例如，在解決一個具體的優(yōu)化問題時，設(shè)置不同的魚群規(guī)模和視野范圍，觀察算法的收斂過程和最終結(jié)果，分析不同參數(shù)對算法性能的影響。基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度算法改進設(shè)計：結(jié)合Hadoop作業(yè)調(diào)度的特點和需求，以及人工魚群算法的優(yōu)勢，對人工魚群算法進行針對性改進。例如，在設(shè)計適應(yīng)度函數(shù)時，充分考慮作業(yè)的多種屬性，如作業(yè)的優(yōu)先級、預(yù)計執(zhí)行時間、資源需求等，使算法能夠更全面地評估作業(yè)調(diào)度方案的優(yōu)劣。改進人工魚群算法的搜索策略，使其能夠更好地適應(yīng)Hadoop集群的動態(tài)環(huán)境，提高算法的搜索效率和準確性。針對Hadoop集群中節(jié)點負載不均衡的問題，設(shè)計一種基于節(jié)點負載信息的人工魚群算法移動策略，使人工魚能夠優(yōu)先向負載較輕的節(jié)點方向移動，從而實現(xiàn)資源的均衡分配。算法實現(xiàn)與實驗驗證：基于Hadoop平臺的開源代碼，將改進后的人工魚群算法應(yīng)用于作業(yè)調(diào)度模塊中，實現(xiàn)新的作業(yè)調(diào)度算法。搭建Hadoop實驗集群，模擬不同規(guī)模和負載的實際應(yīng)用場景，對改進后的作業(yè)調(diào)度算法進行實驗驗證。在實驗過程中，對比改進算法與現(xiàn)有經(jīng)典作業(yè)調(diào)度算法在作業(yè)執(zhí)行時間、資源利用率、任務(wù)完成率等性能指標(biāo)上的差異。通過大量的實驗數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析，驗證改進算法的有效性和優(yōu)越性。例如，在實驗集群中同時運行多個不同類型的作業(yè)，分別使用改進算法和現(xiàn)有算法進行調(diào)度，記錄作業(yè)的執(zhí)行時間和資源使用情況，通過對比分析驗證改進算法的性能提升效果。算法優(yōu)化與性能提升：根據(jù)實驗結(jié)果和分析，對改進后的算法進行進一步優(yōu)化和調(diào)整。針對算法在實驗過程中出現(xiàn)的問題，如收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)等，采取相應(yīng)的優(yōu)化措施。例如，引入自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整機制，根據(jù)算法的運行狀態(tài)動態(tài)調(diào)整魚群的參數(shù)，提高算法的搜索效率和收斂速度；結(jié)合其他優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，形成混合優(yōu)化算法，充分發(fā)揮不同算法的優(yōu)勢，進一步提升作業(yè)調(diào)度算法的性能。通過不斷優(yōu)化和改進，使新的作業(yè)調(diào)度算法能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的大數(shù)據(jù)處理環(huán)境，為Hadoop平臺的高效運行提供有力支持。1.4研究方法與技術(shù)路線為了實現(xiàn)研究目標(biāo)，本研究將綜合運用多種研究方法，從理論分析、算法設(shè)計到實驗驗證，逐步深入展開研究，確保研究結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。具體研究方法如下：文獻研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于Hadoop作業(yè)調(diào)度算法和人工魚群算法的相關(guān)文獻，包括學(xué)術(shù)期刊論文、會議論文、研究報告等。全面了解Hadoop作業(yè)調(diào)度算法的研究現(xiàn)狀，包括現(xiàn)有算法的工作原理、優(yōu)缺點以及應(yīng)用場景；深入掌握人工魚群算法的發(fā)展歷程、基本原理、改進方法和應(yīng)用領(lǐng)域。通過對文獻的梳理和分析，明確研究的切入點和創(chuàng)新點，為后續(xù)的研究工作提供堅實的理論基礎(chǔ)和參考依據(jù)。例如，在研究過程中，對近五年內(nèi)發(fā)表的相關(guān)文獻進行系統(tǒng)分析，總結(jié)出當(dāng)前研究中存在的問題和不足，為提出基于人工魚群算法的改進方案提供方向。算法設(shè)計法：根據(jù)Hadoop作業(yè)調(diào)度的實際需求和人工魚群算法的特點，設(shè)計基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度改進算法。在設(shè)計過程中，充分考慮作業(yè)的多種屬性，如作業(yè)的優(yōu)先級、預(yù)計執(zhí)行時間、資源需求等，構(gòu)建合理的適應(yīng)度函數(shù)，使算法能夠準確評估作業(yè)調(diào)度方案的優(yōu)劣。優(yōu)化人工魚群算法的搜索策略，結(jié)合Hadoop集群的動態(tài)特性，設(shè)計自適應(yīng)的移動策略和信息共享機制，提高算法的搜索效率和準確性。例如，通過引入自適應(yīng)步長和動態(tài)視野機制，使人工魚在搜索過程中能夠根據(jù)環(huán)境變化自動調(diào)整移動步長和視野范圍，從而更快速地找到最優(yōu)解。實驗仿真法：搭建Hadoop實驗集群，模擬不同規(guī)模和負載的實際應(yīng)用場景。在實驗集群上實現(xiàn)改進后的作業(yè)調(diào)度算法，并與現(xiàn)有經(jīng)典作業(yè)調(diào)度算法進行對比實驗。通過實驗收集作業(yè)執(zhí)行時間、資源利用率、任務(wù)完成率等性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計學(xué)方法對實驗數(shù)據(jù)進行分析和處理，評估改進算法的性能提升效果。例如，在實驗中設(shè)置不同的作業(yè)類型和負載情況，分別使用改進算法和現(xiàn)有算法進行調(diào)度，通過多次實驗取平均值的方式，減少實驗誤差，確保實驗結(jié)果的可靠性?；谏鲜鲅芯糠椒ǎ狙芯康募夹g(shù)路線如下：理論分析階段：對Hadoop作業(yè)調(diào)度機制和人工魚群算法進行深入的理論研究。詳細剖析Hadoop平臺的作業(yè)調(diào)度流程、資源管理策略以及現(xiàn)有調(diào)度算法的工作原理和性能特點；全面掌握人工魚群算法的基本原理、行為模式、參數(shù)設(shè)置和收斂性分析。通過理論分析，找出Hadoop作業(yè)調(diào)度中存在的問題以及人工魚群算法在應(yīng)用于作業(yè)調(diào)度時的優(yōu)勢和潛在問題，為后續(xù)的算法改進設(shè)計提供理論依據(jù)。算法改進設(shè)計階段：結(jié)合Hadoop作業(yè)調(diào)度的特點和人工魚群算法的優(yōu)勢，對人工魚群算法進行針對性改進。設(shè)計適應(yīng)Hadoop作業(yè)調(diào)度的適應(yīng)度函數(shù)，充分考慮作業(yè)的多種屬性和集群資源的動態(tài)變化；優(yōu)化人工魚群算法的搜索策略，提高算法的搜索效率和全局搜索能力；引入自適應(yīng)機制和混合優(yōu)化策略，增強算法的魯棒性和適應(yīng)性。通過數(shù)學(xué)建模和算法設(shè)計，構(gòu)建基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度改進算法框架。算法實現(xiàn)階段：基于Hadoop平臺的開源代碼，將改進后的人工魚群算法應(yīng)用于作業(yè)調(diào)度模塊中。使用Java等編程語言實現(xiàn)算法的具體功能，包括人工魚的初始化、行為模擬、信息交互以及作業(yè)調(diào)度決策的生成等。在實現(xiàn)過程中，遵循軟件設(shè)計的規(guī)范和原則，確保算法的穩(wěn)定性和可擴展性。實驗驗證與優(yōu)化階段：搭建Hadoop實驗集群，配置不同的硬件環(huán)境和軟件參數(shù)，模擬實際的大數(shù)據(jù)處理場景。在實驗集群上運行改進后的作業(yè)調(diào)度算法和現(xiàn)有經(jīng)典算法，進行對比實驗。通過實驗收集作業(yè)執(zhí)行時間、資源利用率、任務(wù)完成率等性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，運用數(shù)據(jù)分析工具對實驗數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和可視化展示。根據(jù)實驗結(jié)果，評估改進算法的性能優(yōu)勢和不足之處，針對存在的問題對算法進行進一步優(yōu)化和調(diào)整，不斷提升算法的性能和穩(wěn)定性。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1Hadoop平臺概述2.1.1Hadoop發(fā)展歷程Hadoop的起源可以追溯到2002年，DougCutting和MikeCafarella創(chuàng)建了開源網(wǎng)頁爬蟲項目Nutch，旨在構(gòu)建一個能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的分布式文件處理系統(tǒng)。2003年，Google發(fā)表了論文《TheGoogleFileSystem》，介紹了Google文件系統(tǒng)（GFS）的架構(gòu)和原理，這為Hadoop的發(fā)展提供了重要的理論基礎(chǔ)。2004年，DougCutting和MikeCafarella在Nutch中實現(xiàn)了類似GFS的功能，即后來HDFS的前身。同年10月，Google發(fā)表了MapReduce論文，提出了一種用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的分布式計算模型。2005年2月，MikeCafarella在Nutch中實現(xiàn)了MapReduce的最初版本，半年左右的時間，Nutch的所有主要算法均完成移植，開始使用MapReduce和HDFS在20個節(jié)點穩(wěn)定運行，這標(biāo)志著Hadoop的雛形初步形成。2006年1月，DougCutting加入雅虎，Yahoo!提供專門的團隊和資源將Hadoop發(fā)展成一個可在網(wǎng)絡(luò)上運行的系統(tǒng)。2月，ApacheHadoop項目正式啟動，以支持MapReduce和HDFS的獨立發(fā)展。3月，Yahoo!建設(shè)了第一個Hadoop集群用于開發(fā)，4月，第一個ApacheHadoop發(fā)布，Hadoop開始進入快速發(fā)展階段。2006年11月，Google發(fā)表了Bigtable論文，激起了Hbase的創(chuàng)建，進一步豐富了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。2007年10月，第一個Hadoop用戶組會議召開，社區(qū)貢獻開始急劇上升，越來越多的開發(fā)者和企業(yè)開始關(guān)注和使用Hadoop。同年，百度開始使用Hadoop做離線處理，中國移動也開始在“大云”研究中使用Hadoop技術(shù)，Hadoop在國內(nèi)也逐漸得到應(yīng)用。2008年，淘寶開始投入研究基于Hadoop的系統(tǒng)——云梯，并將其用于處理電子商務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)。1月，Hadoop成為Apache頂級項目，標(biāo)志著其在開源社區(qū)的重要地位得到認可。2月，Yahoo!運行了世界上最大的Hadoop應(yīng)用，宣布其搜索引擎產(chǎn)品部署在一個擁有1萬個內(nèi)核的Hadoop集群上，展示了Hadoop強大的處理能力。4月，在900個節(jié)點上運行1TB排序測試集僅需209秒，成為世界最快，這一成果進一步提升了Hadoop的知名度和影響力。8月，第一個Hadoop商業(yè)化公司Cloudera成立，推動了Hadoop的商業(yè)化應(yīng)用和發(fā)展。2009-2017年期間，Hadoop助力大數(shù)據(jù)行業(yè)快速發(fā)展。2009年3月，Cloudera推出世界上首個Hadoop發(fā)行版——CDH(Cloudera'sDistributionincludingApacheHadoop)平臺，完全由開放源碼軟件組成，為企業(yè)提供了更易于使用和管理的Hadoop解決方案。6月，Cloudera的工程師TomWhite編寫的《Hadoop權(quán)威指南》初版出版，后被譽為Hadoop圣經(jīng)，為Hadoop的學(xué)習(xí)和應(yīng)用提供了重要的參考資料。7月，HadoopCore項目更名為HadoopCommon，MapReduce和HadoopDistributedFileSystem(HDFS)成為Hadoop項目的獨立子項目，使Hadoop的架構(gòu)更加清晰和模塊化。8月，Hadoop創(chuàng)始人DougCutting加入Cloudera擔(dān)任首席架構(gòu)師，繼續(xù)推動Hadoop的發(fā)展。10月，首屆HadoopWorld大會在紐約召開，為Hadoop社區(qū)的交流和合作提供了重要平臺。2010年5月，IBM提供了基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析軟件——InfoSphereBigInsights，包括基礎(chǔ)版和企業(yè)版，進一步拓展了Hadoop在企業(yè)級應(yīng)用中的場景。2011年3月，ApacheHadoop獲得MediaGuardianInnovationAwards媒體衛(wèi)報創(chuàng)新獎，這是對Hadoop在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)新和貢獻的認可。2012年3月，企業(yè)必須的重要功能HDFSNameNodeHA被加入Hadoop主版本，提高了HDFS的高可用性。8月，另外一個重要的企業(yè)適用功能YARN成為Hadoop子項目，YARN的出現(xiàn)解決了MapReduce中JobTracker單點故障和擴展性不足等問題，使Hadoop能夠支持更多類型的計算框架，進一步提升了Hadoop的競爭力。2014年2月，Spark逐漸代替MapReduce成為Hadoop的缺省執(zhí)行引擎，并成為Apache基金會頂級項目，Spark以其快速的內(nèi)存計算能力和豐富的功能，為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)帶來了新的活力。2017年12月，Hadoop3.0.0版本發(fā)布，標(biāo)志著Hadoop的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新，該版本在性能、擴展性和可靠性等方面都有了進一步的提升。截止到2024年初，Hadoop最新版本為3.3.6版本，整個Hadoop發(fā)行版本中經(jīng)歷了Haoop1.x、2.x、3.x系列版本。目前，Hadoop1.x版本已經(jīng)被淘汰，Hadoop2.x版本相較于1.x版本引入了Yarn平臺，解決了資源管理和任務(wù)調(diào)度的問題，提高了集群的利用率和擴展性。Hadoop3.x版本相較于2.x版本做了優(yōu)化升級，在存儲、計算和資源管理等方面都有了更好的表現(xiàn)，目前企業(yè)中使用主流hadoop版本為hadoop3.x版本。此外，Hadoop目前發(fā)行版本分為開源社區(qū)版和商業(yè)版。社區(qū)版由Apache軟件基金會進行維護，商業(yè)版Hadoop則是由第三方商業(yè)公司在社區(qū)版的基礎(chǔ)上做了一些修改、整合，并經(jīng)過各個服務(wù)組件的兼容性測試后發(fā)布的版本，其中一些著名的商業(yè)版包括Cloudera的CDH、Hortonworks的HDP，2018年，Cloudera收購Hortonworks公司，進一步推動了Hadoop商業(yè)版的發(fā)展和整合。2.1.2Hadoop平臺架構(gòu)Hadoop平臺主要由Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、MapReduce計算框架和YARN資源管理系統(tǒng)等核心組件構(gòu)成，這些組件相互協(xié)作，共同實現(xiàn)了Hadoop平臺對大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲、處理和資源管理功能。HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)，采用主從式結(jié)構(gòu)，由一個NameNode和多個DataNode組成。NameNode作為主節(jié)點，負責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間，維護文件和數(shù)據(jù)塊的映射關(guān)系，以及處理客戶端的讀寫請求等核心功能。它存儲著文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)，如fsimage（元數(shù)據(jù)鏡像文件）和edits（元數(shù)據(jù)操作日志），這些元數(shù)據(jù)記錄了文件的名稱、權(quán)限、所有者、數(shù)據(jù)塊的位置等重要信息。DataNode作為從節(jié)點，負責(zé)實際存儲數(shù)據(jù)塊，并根據(jù)NameNode的指令執(zhí)行數(shù)據(jù)塊的讀寫操作?？蛻舳嗽谠L問HDFS時，首先與NameNode進行交互，獲取文件的數(shù)據(jù)塊位置信息，然后再直接與相應(yīng)的DataNode進行數(shù)據(jù)傳輸。HDFS具有高容錯性，通過在多個DataNode上存儲數(shù)據(jù)塊的副本（默認副本數(shù)為3），確保數(shù)據(jù)的可靠性。當(dāng)某個DataNode出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)能夠自動從其他副本中恢復(fù)數(shù)據(jù)，保證服務(wù)的連續(xù)性。此外，HDFS還具有良好的擴展性，能夠通過增加DataNode節(jié)點來擴展存儲容量。然而，HDFS也存在一些局限性，例如不適合低延遲數(shù)據(jù)訪問場景，對小文件的處理效率較低，且只支持文件的追加寫操作，不支持并發(fā)寫和隨機修改。MapReduce是Hadoop的分布式計算框架，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行處理。其架構(gòu)主要包括Client、JobTracker、TaskTracker和Task。Client負責(zé)提交MapReduce作業(yè)，并接收作業(yè)執(zhí)行結(jié)果。JobTracker負責(zé)資源監(jiān)控和作業(yè)調(diào)度，它監(jiān)控所有TaskTracker的狀態(tài)，根據(jù)集群資源情況和作業(yè)的優(yōu)先級等因素，將任務(wù)分配給合適的TaskTracker執(zhí)行。TaskTracker負責(zé)執(zhí)行具體的任務(wù)，它周期性地向JobTracker匯報任務(wù)進度和資源使用情況。Task分為MapTask和ReduceTask，是MapReduce作業(yè)的基本執(zhí)行單元。MapReduce的核心原理是“分而治之”，將大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)分解為Map和Reduce兩個階段。在Map階段，輸入數(shù)據(jù)被分割成多個分片，每個分片由一個Map任務(wù)處理，Map任務(wù)對輸入數(shù)據(jù)進行處理后，輸出一系列的鍵值對。在Reduce階段，具有相同鍵的鍵值對被匯聚到同一個Reduce任務(wù)中進行處理，Reduce任務(wù)對這些鍵值對進行合并和匯總，最終得到處理結(jié)果。例如，在進行單詞計數(shù)時，Map任務(wù)將文本中的每個單詞作為鍵，出現(xiàn)次數(shù)作為值輸出，Reduce任務(wù)則將相同單詞的出現(xiàn)次數(shù)進行累加，得到每個單詞的總出現(xiàn)次數(shù)。YARN是Hadoop2.0引入的資源管理系統(tǒng)，其核心思想是將資源管理和應(yīng)用程序管理分離，由ResourceManager和ApplicationMaster分別負責(zé)。ResourceManager負責(zé)整個集群的資源管理和調(diào)度，它接收來自客戶端的作業(yè)提交請求，管理NodeManager，并為應(yīng)用程序分配資源。NodeManager是運行在每個節(jié)點上的代理進程，負責(zé)管理本節(jié)點的資源和容器，監(jiān)控容器的運行狀態(tài)，并與ResourceManager進行通信。ApplicationMaster負責(zé)管理一個應(yīng)用程序的生命周期，包括任務(wù)的調(diào)度、監(jiān)控和容錯等。每個應(yīng)用程序?qū)?yīng)一個ApplicationMaster，它向ResourceManager申請資源，并與NodeManager協(xié)同工作，以執(zhí)行和監(jiān)控任務(wù)。YARN將集群資源抽象為一組可用的計算容器，每個容器包含一定的CPU、內(nèi)存等資源，通過動態(tài)資源分配，YARN能夠更好地適應(yīng)集群資源的變化，提高資源利用率，同時也使得Hadoop能夠支持多種計算框架，如Spark、Storm等。2.1.3Hadoop調(diào)度算法分析Hadoop自帶了多種作業(yè)調(diào)度算法，以滿足不同場景下的資源分配和作業(yè)調(diào)度需求，其中較為常用的包括先進先出（FIFO）調(diào)度算法、計算能力調(diào)度算法（CapacityScheduler）和公平調(diào)度算法（FairScheduler）。FIFO調(diào)度算法是Hadoop中最簡單的調(diào)度算法，它按照作業(yè)提交的先后順序進行調(diào)度。當(dāng)一個作業(yè)提交到Hadoop集群后，會被放入一個作業(yè)隊列中，F(xiàn)IFO調(diào)度算法從隊列頭部開始，依次取出作業(yè)并為其分配資源，只有當(dāng)前作業(yè)完成或資源不足時，才會調(diào)度下一個作業(yè)。這種算法的優(yōu)點是實現(xiàn)簡單，易于理解和管理，在作業(yè)類型單一、對時效性要求不高的場景下，能夠保證作業(yè)按照提交順序依次執(zhí)行。然而，F(xiàn)IFO調(diào)度算法也存在明顯的缺點，當(dāng)一個大作業(yè)先提交并占用大量資源時，后續(xù)提交的小作業(yè)可能需要長時間等待，導(dǎo)致資源利用率低下，且無法滿足不同作業(yè)對資源的差異化需求。例如，在一個包含數(shù)據(jù)分析作業(yè)和實時處理作業(yè)的集群中，如果數(shù)據(jù)分析作業(yè)先提交且運行時間較長，實時處理作業(yè)可能會因為等待資源而錯過最佳處理時機，影響系統(tǒng)的實時性。計算能力調(diào)度算法旨在為不同的隊列分配一定比例的集群資源，以保證每個隊列都能獲得一定的計算能力。管理員可以根據(jù)實際需求，為每個隊列設(shè)置資源份額，如CPU、內(nèi)存等資源的占比。當(dāng)作業(yè)提交時，會被分配到相應(yīng)的隊列中，隊列內(nèi)的作業(yè)按照FIFO方式進行調(diào)度。這種算法的優(yōu)點是能夠滿足多用戶、多隊列的資源分配需求，保證每個隊列都能有一定的資源可用，適用于企業(yè)內(nèi)部多部門共享集群資源的場景。例如，在一個企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺中，不同部門的作業(yè)可以分別放入不同的隊列，通過設(shè)置隊列的資源份額，確保每個部門的作業(yè)都能得到合理的資源分配，避免某個部門的作業(yè)過度占用資源而影響其他部門的工作。但是，計算能力調(diào)度算法在隊列資源分配上相對固定，缺乏靈活性，當(dāng)某個隊列的作業(yè)量突然增加時，可能無法及時調(diào)整資源分配，導(dǎo)致該隊列的作業(yè)執(zhí)行效率下降。公平調(diào)度算法的目標(biāo)是實現(xiàn)資源的公平分配，使每個作業(yè)都能公平地獲取集群資源。它為每個用戶或作業(yè)分配一個公平份額的資源，當(dāng)系統(tǒng)中只有一個作業(yè)運行時，該作業(yè)可獨占系統(tǒng)全部資源；一旦有新作業(yè)加入，系統(tǒng)會重新調(diào)度，按照公平原則為新作業(yè)分配資源，使各個作業(yè)能均衡地獲取資源。公平調(diào)度算法支持多種資源類型的分配，并且可以根據(jù)作業(yè)的優(yōu)先級、資源需求等因素進行動態(tài)調(diào)整。在多用戶環(huán)境下，公平調(diào)度算法能夠有效提高資源分配的公平性，避免資源壟斷，適用于對資源公平性要求較高的場景，如科研機構(gòu)中多個研究項目共享集群資源的情況。不過，公平調(diào)度算法在實現(xiàn)過程中，由于需要頻繁地進行資源計算和分配調(diào)整，可能會帶來一定的系統(tǒng)開銷，且在處理作業(yè)的動態(tài)特性時，如作業(yè)的突發(fā)資源需求，可能會出現(xiàn)資源分配不夠及時的情況。2.2人工魚群算法原理2.2.1算法基本概念人工魚群算法（ArtificialFishSwarmAlgorithm，AFSA）是一種源于對魚群在自然環(huán)境中行為模擬的群智能優(yōu)化算法，由李曉磊等人于2002年首次提出。該算法的核心思想基于這樣一個自然現(xiàn)象：在一片水域中，魚群數(shù)量最多的地方往往是食物資源最為豐富的區(qū)域。通過模仿魚群的覓食、聚群、追尾等行為，人工魚群算法旨在在解空間中搜索到最優(yōu)解，就如同魚群在水域中尋找食物最豐富的位置一樣。在人工魚群算法中，將優(yōu)化問題的解空間視為魚群活動的水域，解空間中的每一個可能解都對應(yīng)一條人工魚。每條人工魚都具有一定的狀態(tài)，其狀態(tài)可以用一個向量來表示，例如在一個二維優(yōu)化問題中，人工魚的狀態(tài)可以表示為(x,y)，其中x和y是解向量的兩個維度。人工魚通過對周圍環(huán)境信息的感知和自身行為的選擇，不斷調(diào)整自己的位置，以尋找更優(yōu)的解。為了實現(xiàn)對魚群行為的模擬，算法定義了一些關(guān)鍵參數(shù)。魚群規(guī)模N表示水域中人工魚的數(shù)量，較大的魚群規(guī)模通常能夠增加搜索的多樣性，但也會增加計算量；視野范圍Visual決定了人工魚能夠感知到周圍環(huán)境信息的距離，視野范圍越大，人工魚能夠獲取的信息越廣泛，但可能會導(dǎo)致搜索的精度降低；步長Step則控制人工魚每次移動的距離，合適的步長能夠平衡算法的搜索速度和精度。擁擠度因子δ用于調(diào)節(jié)魚群的擁擠程度，當(dāng)魚群過于擁擠時，人工魚會避免向擁擠區(qū)域移動，以防止算法陷入局部最優(yōu)解。例如，在一個函數(shù)優(yōu)化問題中，目標(biāo)是找到函數(shù)f(x)的最小值。將解空間看作是魚群的活動區(qū)域，人工魚在這個區(qū)域內(nèi)不斷游動，通過比較不同位置的函數(shù)值（即食物濃度），來判斷當(dāng)前位置的優(yōu)劣。如果發(fā)現(xiàn)某個位置的函數(shù)值更小，人工魚就會向該位置移動，就像魚群向食物更豐富的地方游動一樣，通過不斷地探索和移動，最終找到函數(shù)的最小值，即最優(yōu)解。2.2.2算法行為模型人工魚群算法主要通過模擬魚群的覓食行為、聚群行為、追尾行為和隨機游動行為來實現(xiàn)優(yōu)化搜索，每種行為都有其獨特的實現(xiàn)機制和數(shù)學(xué)表達。覓食行為是魚群尋找食物的基本行為。在算法中，當(dāng)人工魚Xi處于當(dāng)前狀態(tài)時，它會在自己的視野范圍內(nèi)隨機選擇一個狀態(tài)Xj。然后，分別計算當(dāng)前狀態(tài)Xi和新狀態(tài)Xj對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值Yi和Yj。如果新狀態(tài)Xj的目標(biāo)函數(shù)值更優(yōu)（在求最小值問題中，Yj<Yi；在求最大值問題中，Yj>Yi），則人工魚Xi向Xj方向移動一步，其移動后的位置Xnext可以通過以下公式計算：X_{next}=X_i+\text{Step}\times\frac{X_j-X_i}{\|X_j-X_i\|}其中，Step是人工魚的步長，控制移動的距離；\frac{X_j-X_i}{\|X_j-X_i\|}表示從Xi到Xj的單位方向向量，確保人工魚朝著Xj的方向移動。如果在視野范圍內(nèi)嘗試trynumber次后，仍未找到更優(yōu)的狀態(tài)，則人工魚隨機移動一步，以探索新的區(qū)域，避免陷入局部最優(yōu)。聚群行為體現(xiàn)了魚群為了生存和躲避危害而自然聚集的特性。對于人工魚Xi，它首先會搜索其視野內(nèi)的伙伴數(shù)目nf以及伙伴的中心位置Xc。計算伙伴中心位置Xc的公式為：X_c=\frac{1}{nf}\sum_{k=1}^{nf}X_k其中，Xk表示Xi視野內(nèi)第k條人工魚的位置。然后，計算伙伴中心位置的食物濃度（目標(biāo)函數(shù)值）Yc，并與Xi當(dāng)前狀態(tài)的食物濃度Yi進行比較。同時，考慮魚群的擁擠程度，通過擁擠度因子δ來判斷是否向伙伴中心移動。如果滿足\frac{Yc}{nf}<\delta\timesYi（求極小值時）或\frac{Yc}{nf}>\delta\timesYi（求極大值時），表明伙伴中心位置狀態(tài)較優(yōu)且不太擁擠，則Xi朝伙伴的中心位置移動一步，移動公式與覓食行為中的移動公式類似。否則，執(zhí)行覓食行為。追尾行為模擬了魚群中一條或幾條魚發(fā)現(xiàn)食物時，臨近伙伴會尾隨其快速到達食物點的現(xiàn)象。人工魚Xi會搜索視野內(nèi)適應(yīng)度最高的個體Xj，并獲取Xj視野內(nèi)的伙伴數(shù)目nf。若滿足\frac{Yj}{nf}<\delta\timesYi（求極小值時）或\frac{Yj}{nf}>\delta\timesYi（求極大值時），表明Xj的狀態(tài)較優(yōu)且不太擁擠，Xi朝著Xj移動一步。移動公式同樣為：X_{next}=X_i+\text{Step}\times\frac{X_j-X_i}{\|X_j-X_i\|}否則，執(zhí)行覓食行為。隨機游動行為是為了增加魚群搜索的多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)。當(dāng)人工魚在執(zhí)行其他行為時，如果未能找到更優(yōu)的解，或者根據(jù)一定的概率，人工魚會在其視野內(nèi)隨機移動一步。其移動位置可以通過以下公式計算：X_{next}=X_i+\text{Step}\times\text{rand}(-1,1)其中，rand(-1,1)是一個在[-1,1]范圍內(nèi)的隨機數(shù)，使得人工魚能夠在當(dāng)前位置的周圍隨機探索新的區(qū)域。2.2.3算法流程與特點人工魚群算法的執(zhí)行流程包括初始化、評價、行為選擇、位置更新等關(guān)鍵步驟，這些步驟相互協(xié)作，實現(xiàn)了在解空間中的高效搜索。在初始化階段，需要設(shè)置一系列參數(shù)，包括魚群規(guī)模N、每條人工魚的初始位置、人工魚的視野Visual、步長step、擁擠度因子δ、重復(fù)次數(shù)Trynumber等。魚群規(guī)模N決定了參與搜索的人工魚數(shù)量，較多的人工魚可以增加搜索的多樣性，但也會增加計算量；初始位置通常在解空間內(nèi)隨機生成，以保證搜索的隨機性；視野Visual和步長step分別控制人工魚感知周圍環(huán)境和移動的范圍，合適的設(shè)置能夠平衡搜索的廣度和深度；擁擠度因子δ用于調(diào)節(jié)魚群的擁擠程度，防止算法陷入局部最優(yōu)；重復(fù)次數(shù)Trynumber則限制了人工魚在嘗試尋找更優(yōu)解時的最大試探次數(shù)。初始化完成后，計算初始魚群各個體的適應(yīng)值，適應(yīng)值通常根據(jù)優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)來計算，它反映了人工魚當(dāng)前位置的優(yōu)劣程度。并取最優(yōu)人工魚狀態(tài)及其值賦予給公告牌，公告牌用于記錄當(dāng)前搜索到的最優(yōu)解及其適應(yīng)值，以便在后續(xù)的搜索過程中進行比較和更新。接下來對每個個體進行評價，根據(jù)評價結(jié)果選擇其要執(zhí)行的行為，包括覓食Pray、聚群Swarm、追尾Follow等。在選擇行為時，人工魚會綜合考慮自身的狀態(tài)、周圍環(huán)境信息以及已有的搜索經(jīng)驗。例如，如果人工魚發(fā)現(xiàn)周圍有食物濃度更高的位置（通過比較目標(biāo)函數(shù)值），可能會選擇執(zhí)行覓食行為或追尾行為；如果發(fā)現(xiàn)周圍伙伴較多且中心位置的食物濃度也較高且不太擁擠，則可能選擇聚群行為。根據(jù)選擇的行為更新人工魚的位置。在覓食行為中，人工魚向食物濃度更高的方向移動；在聚群行為中，向伙伴的中心位置移動；在追尾行為中，向視野內(nèi)最優(yōu)個體的方向移動。通過不斷地更新位置，人工魚逐漸向更優(yōu)的解靠近。再次評價所有個體，并更新公告牌上的最優(yōu)解。如果當(dāng)前搜索到的解比公告牌上記錄的最優(yōu)解更優(yōu)，則更新公告牌上的最優(yōu)解及其適應(yīng)值。判斷停止條件，如果最優(yōu)解達到滿意誤差界內(nèi)或者達到迭代次數(shù)上限，則算法結(jié)束；否則返回步驟3繼續(xù)迭代。滿意誤差界用于衡量當(dāng)前最優(yōu)解與理論最優(yōu)解之間的接近程度，當(dāng)達到該誤差界時，認為找到了足夠好的解；迭代次數(shù)上限則限制了算法的運行時間，防止算法無限循環(huán)。人工魚群算法具有諸多顯著特點。其全局搜索能力強，由于模擬了魚類的隨機游動和聚群行為，人工魚能夠在較大的搜索空間中進行探索，增加了找到全局最優(yōu)解的可能性。收斂速度快，通過模擬魚類的覓食和追尾行為，人工魚能夠快速地向較優(yōu)的解移動，從而加快了算法的收斂速度。對目標(biāo)函數(shù)和初值要求不高，該算法對目標(biāo)函數(shù)的連續(xù)性和可導(dǎo)性沒有嚴格要求，適用于各種復(fù)雜的優(yōu)化問題；同時，初值的設(shè)定對算法的影響較小，即使初始位置隨機生成，也能通過算法的搜索機制找到較優(yōu)解。對參數(shù)設(shè)定容許范圍大，人工魚群算法中的參數(shù)如感知距離、步長、擁擠度因子等可以在較大的范圍內(nèi)進行調(diào)整，算法仍能保持較好的性能，具有較強的魯棒性。具備并行處理能力，人工魚群算法中的個體可以同時進行移動和交互，因此具有較強的并行處理能力，適用于并行計算環(huán)境，能夠進一步提高算法的運行效率。三、基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度算法改進設(shè)計3.1算法改進的必要性與可行性分析傳統(tǒng)Hadoop作業(yè)調(diào)度算法在面對日益復(fù)雜和多樣化的大數(shù)據(jù)處理需求時，暴露出諸多不足。FIFO調(diào)度算法雖然實現(xiàn)簡單，但缺乏對作業(yè)優(yōu)先級和資源需求差異的考量，導(dǎo)致資源分配不合理。在一個包含實時數(shù)據(jù)分析作業(yè)和離線批量處理作業(yè)的集群中，若實時作業(yè)后提交，按照FIFO算法，它需等待前面的離線作業(yè)完成才能獲得資源，這極可能錯過最佳處理時機，嚴重影響系統(tǒng)的實時性和業(yè)務(wù)的時效性。計算能力調(diào)度算法雖為不同隊列分配資源份額，在多用戶、多隊列場景有一定優(yōu)勢，但資源分配缺乏靈活性。當(dāng)某隊列作業(yè)量突發(fā)增加時，無法及時動態(tài)調(diào)整資源，致使該隊列作業(yè)執(zhí)行效率大幅下降，資源利用率降低，造成集群資源的浪費。公平調(diào)度算法旨在實現(xiàn)資源公平分配，但在實際應(yīng)用中，由于對作業(yè)動態(tài)特性考慮不足，在作業(yè)資源需求突發(fā)變化時，資源分配不夠及時，且頻繁的資源計算和分配調(diào)整會帶來較大系統(tǒng)開銷，增加集群的負擔(dān)，降低整體運行效率。人工魚群算法具備獨特優(yōu)勢，使其成為改進Hadoop作業(yè)調(diào)度算法的有力工具。該算法的全局搜索能力強，通過模擬魚群的隨機游動和聚群行為，能在復(fù)雜的解空間中全面搜索，有效避免陷入局部最優(yōu)解。在Hadoop作業(yè)調(diào)度中，作業(yè)調(diào)度方案的解空間極為復(fù)雜，涉及眾多作業(yè)的資源分配和執(zhí)行順序組合，人工魚群算法的全局搜索能力可幫助找到更優(yōu)的調(diào)度方案，提高資源利用率和作業(yè)執(zhí)行效率。其收斂速度快，模擬魚群的覓食和追尾行為，能使人工魚快速向較優(yōu)解移動，加速算法收斂。在Hadoop集群中，作業(yè)通常對執(zhí)行時間有嚴格要求，人工魚群算法的快速收斂特性可快速找到較優(yōu)調(diào)度方案，減少作業(yè)等待和執(zhí)行時間，滿足大數(shù)據(jù)處理的時效性需求。人工魚群算法對目標(biāo)函數(shù)和初值要求不高，對目標(biāo)函數(shù)的連續(xù)性和可導(dǎo)性無嚴格要求，適用于各種復(fù)雜優(yōu)化問題，初值設(shè)定對算法影響小。Hadoop作業(yè)調(diào)度問題中，作業(yè)的資源需求、執(zhí)行時間等因素復(fù)雜多變，難以用簡單的數(shù)學(xué)函數(shù)準確描述，人工魚群算法的這一特性使其能更好地適應(yīng)Hadoop作業(yè)調(diào)度的復(fù)雜環(huán)境，無需對問題進行過于復(fù)雜的建模和假設(shè)。從技術(shù)實現(xiàn)角度看，將人工魚群算法應(yīng)用于Hadoop作業(yè)調(diào)度具有可行性。Hadoop平臺采用分布式架構(gòu)，節(jié)點間可并行處理任務(wù)，而人工魚群算法具有并行處理能力，魚群中的個體可同時移動和交互，這與Hadoop平臺的分布式并行計算模式高度契合。通過將人工魚群算法的計算任務(wù)分配到Hadoop集群的各個節(jié)點上并行執(zhí)行，可充分利用集群資源，提高算法運行效率，進一步提升Hadoop作業(yè)調(diào)度的性能。3.2改進思路與策略3.2.1基于算法參數(shù)的改進在將人工魚群算法應(yīng)用于Hadoop作業(yè)調(diào)度時，對算法參數(shù)進行合理改進是提升調(diào)度性能的關(guān)鍵一環(huán)。視野參數(shù)在算法中起著至關(guān)重要的作用，它決定了人工魚感知周圍環(huán)境信息的范圍。在算法初始階段，設(shè)置較大的視野范圍具有重要意義。此時，人工魚需要在廣闊的解空間中進行全面探索，以獲取更多的潛在調(diào)度方案信息。例如，在一個包含大量作業(yè)和復(fù)雜資源分配情況的Hadoop集群中，較大的視野能使人工魚迅速感知到不同作業(yè)的資源需求和集群中各個節(jié)點的資源狀態(tài)，從而有機會發(fā)現(xiàn)更優(yōu)的調(diào)度可能性，擴大尋優(yōu)范圍，增加找到全局最優(yōu)解的概率。然而，隨著算法的運行，魚群逐漸向較優(yōu)解靠近，如果視野范圍仍然保持較大，人工魚可能會在局部區(qū)域進行不必要的大范圍搜索，導(dǎo)致搜索精度降低，收斂速度變慢。因此，適時減小視野范圍十分必要。通過動態(tài)調(diào)整視野范圍，如采用指數(shù)衰減函數(shù)來控制視野的變化，隨著迭代次數(shù)的增加，視野范圍逐漸縮小，能夠使人工魚更加專注于局部區(qū)域的精細搜索，加快收斂速度，提高搜索精度。步長參數(shù)同樣對算法性能有顯著影響。傳統(tǒng)人工魚群算法中，步長通常固定或在一定范圍內(nèi)隨機取值，這在某些情況下可能無法滿足Hadoop作業(yè)調(diào)度的復(fù)雜需求。采用自適應(yīng)步長策略能夠有效解決這一問題。根據(jù)作業(yè)的優(yōu)先級、資源需求以及集群節(jié)點的負載情況動態(tài)調(diào)整步長，當(dāng)遇到優(yōu)先級高且資源需求緊急的作業(yè)時，適當(dāng)增大步長，使人工魚能夠快速向可能的更優(yōu)解移動，以滿足作業(yè)的時效性要求；而對于資源需求相對穩(wěn)定、優(yōu)先級較低的作業(yè)，則減小步長，進行更細致的搜索，避免錯過局部最優(yōu)解。還可以結(jié)合算法的迭代次數(shù)和當(dāng)前搜索狀態(tài)來調(diào)整步長。在迭代初期，為了快速探索解空間，可采用較大的步長；隨著迭代的進行，逐漸減小步長，以提高搜索的精度。通過這種自適應(yīng)步長調(diào)整，能夠在搜索效率和精度之間取得更好的平衡，提高算法的整體性能。擁擠度因子用于調(diào)節(jié)魚群的擁擠程度，防止算法陷入局部最優(yōu)解。在Hadoop作業(yè)調(diào)度場景中，根據(jù)集群的資源利用率和作業(yè)的分布情況自適應(yīng)調(diào)整擁擠度因子具有重要作用。當(dāng)集群資源利用率較低，作業(yè)分布較為稀疏時，減小擁擠度因子，鼓勵人工魚之間的聚集行為，使它們能夠共享信息，共同探索更優(yōu)的調(diào)度方案，提高資源利用率；當(dāng)集群資源利用率較高，作業(yè)分布密集時，增大擁擠度因子，避免人工魚過度聚集，防止算法陷入局部最優(yōu)解，促使人工魚向更廣闊的解空間探索，尋找新的調(diào)度可能性。通過這種自適應(yīng)調(diào)整擁擠度因子的策略，能夠使算法更好地適應(yīng)Hadoop集群的動態(tài)變化，提高作業(yè)調(diào)度的效率和質(zhì)量。3.2.2基于魚群行為的改進對人工魚群算法中的覓食、聚群和追尾行為進行改進，使其更貼合Hadoop作業(yè)調(diào)度場景，是提升算法性能的重要方向。在覓食行為方面，傳統(tǒng)的覓食行為僅依據(jù)食物濃度（目標(biāo)函數(shù)值）來決定移動方向，這在Hadoop作業(yè)調(diào)度中可能不夠全面。綜合考慮作業(yè)的多種屬性，如作業(yè)的優(yōu)先級、預(yù)計執(zhí)行時間和資源需求等因素，能夠使覓食行為更加合理。對于優(yōu)先級高的作業(yè)，賦予其更高的權(quán)重，在計算食物濃度時，將優(yōu)先級納入考量，使人工魚更傾向于向能夠優(yōu)先滿足高優(yōu)先級作業(yè)需求的方向移動。例如，當(dāng)有一個實時數(shù)據(jù)分析作業(yè)和一個離線批量處理作業(yè)時，實時作業(yè)優(yōu)先級高，人工魚在覓食時應(yīng)優(yōu)先尋找能夠盡快執(zhí)行該實時作業(yè)的資源分配方案，以確保作業(yè)的時效性?？紤]作業(yè)的預(yù)計執(zhí)行時間和資源需求，能夠使人工魚在搜索過程中更準確地判斷資源分配的合理性，避免因盲目追求某一因素而導(dǎo)致整體調(diào)度效果不佳。聚群行為的改進也至關(guān)重要。在傳統(tǒng)聚群行為中，人工魚向伙伴中心位置移動時，往往沒有充分考慮集群節(jié)點的負載均衡。在Hadoop作業(yè)調(diào)度中，節(jié)點負載均衡直接影響集群的整體性能。在計算伙伴中心位置時，引入節(jié)點負載信息，使人工魚在聚群時優(yōu)先向負載較輕的節(jié)點方向移動。當(dāng)某一節(jié)點負載過高時，人工魚在聚群決策中會減少向該節(jié)點附近的移動傾向，從而避免該節(jié)點進一步過載，實現(xiàn)集群資源的均衡分配。還可以考慮作業(yè)的類型和資源需求與節(jié)點的匹配度。對于計算密集型作業(yè)，優(yōu)先將其分配到計算資源豐富的節(jié)點；對于存儲密集型作業(yè)，分配到存儲資源充足的節(jié)點，以提高資源的利用效率和作業(yè)的執(zhí)行效率。追尾行為的改進同樣不可忽視。在Hadoop作業(yè)調(diào)度中，當(dāng)前最優(yōu)解可能會隨著集群狀態(tài)的變化而改變。實時監(jiān)測集群狀態(tài)，包括節(jié)點的資源變化、作業(yè)的執(zhí)行進度等，能夠使追尾行為更加靈活。當(dāng)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前最優(yōu)解所在的節(jié)點資源出現(xiàn)異?；蜃鳂I(yè)執(zhí)行進度受阻時，及時調(diào)整追尾方向，避免人工魚盲目跟隨，使算法能夠根據(jù)集群的實時狀態(tài)做出更合理的調(diào)度決策。例如，當(dāng)某個節(jié)點突然出現(xiàn)故障或資源短缺時，人工魚能夠迅速感知并改變追尾方向，尋找其他更優(yōu)的資源分配方案，保證作業(yè)的順利執(zhí)行。還可以引入一定的隨機因素，避免追尾行為過于集中，增加搜索的多樣性，防止算法陷入局部最優(yōu)解。3.2.3混合優(yōu)化算法融合將人工魚群算法與遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等其他優(yōu)化算法進行融合，是進一步提升Hadoop作業(yè)調(diào)度算法性能的有效途徑。人工魚群算法與遺傳算法融合時，遺傳算法的選擇、交叉和變異操作能夠為人工魚群算法帶來新的搜索思路和種群多樣性。在選擇操作中，根據(jù)作業(yè)調(diào)度的適應(yīng)度函數(shù)，選擇適應(yīng)度較高的人工魚作為父代，淘汰適應(yīng)度較低的個體，使種群朝著更優(yōu)的方向進化。交叉操作則模擬生物遺傳中的基因交換過程，將不同人工魚的調(diào)度方案進行組合，產(chǎn)生新的調(diào)度方案。例如，將兩條人工魚所代表的作業(yè)分配方案進行部分交換，生成新的方案，有可能產(chǎn)生更優(yōu)的資源分配組合。變異操作以一定的概率對人工魚的調(diào)度方案進行隨機改變，引入新的搜索方向，避免算法陷入局部最優(yōu)解。在Hadoop作業(yè)調(diào)度中，通過這種融合方式，能夠充分利用遺傳算法的全局搜索能力和人工魚群算法的局部搜索能力，提高算法的搜索效率和全局尋優(yōu)能力。與粒子群優(yōu)化算法融合時，粒子群優(yōu)化算法中粒子的速度和位置更新策略可以與人工魚群算法相互借鑒。粒子群優(yōu)化算法中，粒子根據(jù)自身的歷史最優(yōu)位置和群體的全局最優(yōu)位置來更新速度和位置，這種信息共享和協(xié)同搜索的方式能夠加快算法的收斂速度。在融合過程中，人工魚可以借鑒粒子的速度更新公式，根據(jù)自身當(dāng)前位置、歷史最優(yōu)位置以及全局最優(yōu)位置來調(diào)整移動方向和步長，使人工魚在搜索過程中能夠更好地利用已有的信息，更快地向最優(yōu)解靠近。粒子也可以吸收人工魚群算法中覓食、聚群和追尾等行為的特點，豐富自身的搜索策略。例如，粒子在搜索過程中，可以模擬人工魚的聚群行為，當(dāng)發(fā)現(xiàn)周圍粒子聚集在某一區(qū)域且該區(qū)域的解質(zhì)量較好時，粒子向該區(qū)域靠攏，以提高搜索效率。通過這種融合，能夠充分發(fā)揮兩種算法的優(yōu)勢，提升Hadoop作業(yè)調(diào)度算法的性能。3.3改進算法的總體設(shè)計3.3.1算法思想闡述改進后的基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度算法，旨在通過模擬魚群的智能行為，實現(xiàn)任務(wù)與資源的高效合理分配，提升Hadoop集群的整體性能。其核心在于將Hadoop作業(yè)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為一個優(yōu)化問題，利用人工魚群算法在解空間中搜索最優(yōu)的作業(yè)調(diào)度方案。在該算法中，每一條人工魚都代表一種作業(yè)調(diào)度方案，其狀態(tài)由作業(yè)與集群節(jié)點的分配關(guān)系確定。例如，人工魚的位置向量可以表示為[x1,x2,...,xn]，其中xi表示第i個作業(yè)被分配到的節(jié)點編號。人工魚通過執(zhí)行覓食、聚群和追尾等行為，不斷調(diào)整自身代表的調(diào)度方案，以尋找更優(yōu)的資源分配方式。覓食行為模擬魚群尋找食物的過程，人工魚在其視野范圍內(nèi)隨機選擇一個新的調(diào)度方案（新位置），若新方案對應(yīng)的作業(yè)完成時間更短、資源利用率更高（即食物濃度更高），則向該方案移動。比如，當(dāng)人工魚發(fā)現(xiàn)將某個作業(yè)從當(dāng)前節(jié)點重新分配到另一個空閑資源較多的節(jié)點后，整個作業(yè)集的完成時間明顯縮短，就會選擇向這個新的調(diào)度方案移動，從而優(yōu)化作業(yè)的執(zhí)行順序和資源分配。聚群行為體現(xiàn)了魚群的群體協(xié)作特性。人工魚會計算其視野內(nèi)伙伴魚的中心位置（即平均調(diào)度方案），若中心位置的食物濃度較高且擁擠度在可接受范圍內(nèi)（即該平均調(diào)度方案表現(xiàn)較好且不會導(dǎo)致資源過度競爭），則向中心位置移動。這有助于人工魚借鑒周圍其他調(diào)度方案的優(yōu)點，實現(xiàn)資源分配的協(xié)同優(yōu)化。例如，當(dāng)多條人工魚代表的調(diào)度方案在某些作業(yè)的分配上具有相似的優(yōu)勢時，通過聚群行為，其他人工魚可以學(xué)習(xí)這些優(yōu)勢，調(diào)整自己的調(diào)度方案，使整個魚群的調(diào)度方案更加優(yōu)化。追尾行為模擬魚群中跟隨最優(yōu)個體的行為。人工魚會尋找視野內(nèi)適應(yīng)度最高的個體（即最優(yōu)調(diào)度方案），若該個體的食物濃度較高且擁擠度合適，則向其移動。這使得魚群能夠快速向最優(yōu)解靠近，加速收斂過程。比如，當(dāng)某條人工魚發(fā)現(xiàn)了一種能夠使作業(yè)完成時間最短、資源利用率最高的調(diào)度方案時，其他人工魚會迅速跟進，模仿這種優(yōu)秀的調(diào)度方案，從而提高整個魚群的搜索效率和尋優(yōu)能力。通過不斷迭代執(zhí)行這些行為，人工魚群逐漸在解空間中搜索到最優(yōu)的作業(yè)調(diào)度方案，實現(xiàn)任務(wù)與資源的合理分配，有效提高Hadoop集群的資源利用率和作業(yè)執(zhí)行效率。3.3.2調(diào)度算法前提假設(shè)為了確保改進后的人工魚群算法在Hadoop作業(yè)調(diào)度中能夠有效運行，做出以下前提假設(shè)：集群資源穩(wěn)定可獲?。杭僭O(shè)Hadoop集群中的計算節(jié)點和存儲節(jié)點的硬件資源在算法運行期間保持相對穩(wěn)定，不會出現(xiàn)大規(guī)模的硬件故障或資源突然不可用的情況。每個節(jié)點的CPU、內(nèi)存、磁盤I/O等資源的性能參數(shù)是已知且固定的，能夠為作業(yè)提供穩(wěn)定的計算和存儲能力。例如，每個節(jié)點的CPU核心數(shù)、內(nèi)存大小等參數(shù)在算法執(zhí)行過程中不會發(fā)生變化，這樣算法可以根據(jù)這些固定的資源參數(shù)進行作業(yè)的分配和調(diào)度。同時，假設(shè)集群的網(wǎng)絡(luò)帶寬也是相對穩(wěn)定的，不會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擁塞導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸嚴重延遲的情況，以保證作業(yè)執(zhí)行過程中數(shù)據(jù)能夠及時在節(jié)點間傳輸。任務(wù)特性可量化：所有提交到Hadoop集群的作業(yè)任務(wù)的特性是可以量化的。這包括作業(yè)的預(yù)計執(zhí)行時間、所需的CPU核心數(shù)、內(nèi)存需求量、磁盤空間需求以及作業(yè)的優(yōu)先級等信息是已知或可以通過歷史數(shù)據(jù)、任務(wù)描述等方式準確預(yù)估的。例如，對于一個數(shù)據(jù)分析作業(yè)，可以根據(jù)其數(shù)據(jù)量、計算復(fù)雜度等因素預(yù)估出其大致的執(zhí)行時間和所需的CPU、內(nèi)存等資源量；對于不同類型的作業(yè)，可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求為其分配明確的優(yōu)先級，如實時數(shù)據(jù)分析作業(yè)優(yōu)先級高于離線批量處理作業(yè)。這些量化的任務(wù)特性信息是算法進行作業(yè)調(diào)度決策的重要依據(jù)。任務(wù)相互獨立：假設(shè)作業(yè)任務(wù)之間相互獨立，不存在任務(wù)之間的強依賴關(guān)系，即一個作業(yè)的執(zhí)行不會受到其他作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的直接影響。每個作業(yè)可以獨立地被分配到集群節(jié)點上進行并行計算，不需要等待其他特定作業(yè)完成后才能開始執(zhí)行。這樣算法在進行作業(yè)調(diào)度時，只需要考慮資源分配和作業(yè)本身的特性，而無需處理復(fù)雜的任務(wù)依賴關(guān)系，簡化了調(diào)度算法的設(shè)計和實現(xiàn)。例如，在一個數(shù)據(jù)處理流程中，多個數(shù)據(jù)清洗作業(yè)可以同時在不同節(jié)點上執(zhí)行，它們之間沒有先后順序的強制要求，也不會因為其他清洗作業(yè)的執(zhí)行情況而改變自身的執(zhí)行邏輯和資源需求。節(jié)點負載可監(jiān)測：Hadoop集群中的每個節(jié)點的負載情況可以實時準確地監(jiān)測和獲取。包括節(jié)點當(dāng)前的CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤I/O繁忙程度等負載指標(biāo)能夠及時反饋給調(diào)度算法。算法可以根據(jù)這些實時的節(jié)點負載信息，合理地分配作業(yè)任務(wù)，避免將過多任務(wù)分配到負載過高的節(jié)點上，實現(xiàn)集群節(jié)點的負載均衡。例如，通過節(jié)點監(jiān)控系統(tǒng)，算法可以實時獲取每個節(jié)點的CPU使用率，當(dāng)某個節(jié)點的CPU使用率超過80%時，算法在分配新作業(yè)時會優(yōu)先考慮將其分配到其他負載較低的節(jié)點上，以保證集群的整體性能和穩(wěn)定性。3.3.3數(shù)學(xué)模型建立與參數(shù)表示為了準確描述基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度過程，建立以下數(shù)學(xué)模型，并對相關(guān)參數(shù)進行定義。假設(shè)Hadoop集群中有m個計算節(jié)點，記為N={N1,N2,...,Nm}，有n個作業(yè)任務(wù)，記為J={J1,J2,...,Jn}。對于每個作業(yè)Ji，其具有以下屬性：預(yù)計執(zhí)行時間ti，所需CPU核心數(shù)ci，內(nèi)存需求量mi，磁盤空間需求di，優(yōu)先級pi。對于每個計算節(jié)點Nj，其具有的資源屬性為：CPU核心總數(shù)Cj，內(nèi)存總量Mj，磁盤空間總量Dj。定義人工魚的狀態(tài)為一個n維向量X=[x1,x2,...,xn]，其中xi表示作業(yè)Ji被分配到的節(jié)點編號，xi∈{1,2,...,m}。定義適應(yīng)度函數(shù)F(X)，用于評估人工魚所代表的調(diào)度方案的優(yōu)劣。在考慮作業(yè)的執(zhí)行時間、資源利用率和優(yōu)先級等因素的基礎(chǔ)上，適應(yīng)度函數(shù)可以表示為：F(X)=w1\times\frac{\sum_{i=1}^{n}t_{i}^{'}}{\sum_{i=1}^{n}t_{i}}+w2\times\frac{\sum_{j=1}^{m}\frac{\sum_{i:x_{i}=j}c_{i}}{C_{j}}+\frac{\sum_{i:x_{i}=j}m_{i}}{M_{j}}+\frac{\sum_{i:x_{i}=j}d_{i}}{D_{j}}}{3m}+w3\times\frac{\sum_{i=1}^{n}p_{i}}{\sum_{i=1}^{n}p_{i}^{max}}其中，t_{i}^{'}表示在當(dāng)前調(diào)度方案X下作業(yè)Ji的實際執(zhí)行時間，p_{i}^{max}表示所有作業(yè)中的最高優(yōu)先級，w1、w2、w3為權(quán)重系數(shù)，滿足w1+w2+w3=1，且根據(jù)實際需求調(diào)整權(quán)重以平衡作業(yè)執(zhí)行時間、資源利用率和優(yōu)先級在調(diào)度決策中的重要性。例如，當(dāng)對作業(yè)執(zhí)行時間要求較高時，可以適當(dāng)增大w1的值；當(dāng)更注重資源利用率時，增大w2的值。在人工魚群算法中，定義魚群規(guī)模為Nfish，視野范圍為Visual，步長為Step，擁擠度因子為δ，重復(fù)次數(shù)為Trynumber。魚群規(guī)模Nfish決定了參與搜索的人工魚數(shù)量，較多的人工魚可以增加搜索的多樣性，但也會增加計算量；視野范圍Visual控制人工魚感知周圍環(huán)境信息的距離，視野范圍越大，人工魚能夠獲取的信息越廣泛，但可能會導(dǎo)致搜索的精度降低；步長Step控制人工魚每次移動的距離，合適的步長能夠平衡算法的搜索速度和精度；擁擠度因子δ用于調(diào)節(jié)魚群的擁擠程度，防止算法陷入局部最優(yōu)解；重復(fù)次數(shù)Trynumber則限制了人工魚在嘗試尋找更優(yōu)解時的最大試探次數(shù)。3.3.4算法流程設(shè)計改進后的基于人工魚群算法的Hadoop作業(yè)調(diào)度算法流程如下，同時結(jié)合圖1進行直觀展示。初始化：設(shè)置魚群規(guī)模Nfish、每條人工魚的初始位置（即初始作業(yè)調(diào)度方案）、人工魚的視野Visual、步長Step、擁擠度因子δ、重復(fù)次數(shù)Trynumber等參數(shù)。初始化時，隨機生成人工魚的位置向量X，確保每個作業(yè)都被分配到一個節(jié)點上。同時，根據(jù)集群節(jié)點和作業(yè)的屬性信息，計算初始魚群各個體的適應(yīng)值F(X)，并取最優(yōu)人工魚狀態(tài)及其值賦予給公告牌，公告牌用于記錄當(dāng)前搜索到的最優(yōu)調(diào)度方案及其適應(yīng)值。行為選擇與執(zhí)行：對每個個體進行評價，根據(jù)評價結(jié)果選擇其要執(zhí)行的行為，包括覓食Pray、聚群Swarm、追尾Follow等。覓食行為：人工魚Xi在其視野范圍內(nèi)隨機選擇一個狀態(tài)Xj。分別計算當(dāng)前狀態(tài)Xi和新狀態(tài)Xj對應(yīng)的適應(yīng)度值F(Xi)和F(Xj)。若F(Xj)優(yōu)于F(Xi)（在求最小值問題中，F(xiàn)(Xj)<F(Xi)；在求最大值問題中，F(xiàn)(Xj)>F(Xi)），則人工魚Xi向Xj方向移動一步，其移動后的位置Xnext可以通過以下公式計算：X_{next}=X_i+\text{Step}\times\frac{X_j-X_i}{\|X_j-X_i\|}若在視野范圍內(nèi)嘗試Trynumber次后，仍未找到更優(yōu)的狀態(tài)，則人工魚隨機移動一步，以探索新的區(qū)域，避免陷入局部最優(yōu)。聚群行為：人工魚Xi搜索其視野內(nèi)的伙伴數(shù)目nf以及伙伴的中心位置Xc。計算伙伴中心位置Xc的公式為：X_c=\frac{1}{nf}\sum_{k=1}^{nf}X_k其中，Xk表示Xi視野內(nèi)第k條人工魚的位置。然后，計算伙伴中心位置的適應(yīng)度值F(Xc)，并與Xi當(dāng)前狀態(tài)的適應(yīng)度值F(Xi)進行比較。同時，考慮魚群的擁擠程度，通過擁擠度因子δ來判斷是否向伙伴中心移動。若滿足\frac{F(Xc)}{nf}<\delta\timesF(Xi)（求極小值時）或\frac{F(Xc)}{nf}>\delta\timesF(Xi)（求極大值時），表明伙伴中心位置狀態(tài)較優(yōu)且不太擁擠，則Xi朝伙伴的中心位置移動一步，移動公式與覓食行為中的移動公式類似。否則，執(zhí)行覓食行為。追尾行為：人工魚Xi搜索視野內(nèi)適應(yīng)度最高的個體Xj，并獲取Xj視野內(nèi)的伙伴數(shù)目nf。若滿足\frac{F(Xj)}{nf}<\delta\timesF(Xi)（求極小值時）或\frac{F(Xj)}{nf}>\delta\timesF(Xi)（求極大值時），表明Xj的狀態(tài)較優(yōu)且不太擁擠，Xi朝著Xj移動一步。移動公式同樣為：X_{next}=X_i+\text{Step}\times\frac{X_j-X_i}{\|X_j-X_i\|}否則，執(zhí)行覓食行為。位置更新：根據(jù)選擇的行為更新人工魚的位置，得到新的作業(yè)調(diào)度方案。評價與更新公告牌：再次評價所有個體的適應(yīng)度值，并更新公告牌上的最優(yōu)解。若當(dāng)前搜索到的解比公告牌上記錄的最優(yōu)解更優(yōu)，則更新公告牌上的最優(yōu)解及其適應(yīng)值。判斷停止條件：若最優(yōu)解達到滿意誤差界內(nèi)或者達到迭代次數(shù)上限，則算法結(jié)束，輸出公告牌上的最優(yōu)調(diào)度方案；否則返回步驟2繼續(xù)迭代。@startumlstart:初始化魚群規(guī)模Nfish、初始位置、視野Visual、步長Step、擁擠度因子δ、重復(fù)次數(shù)Trynumber等參數(shù);:計算初始魚群個體適應(yīng)值，將最優(yōu)解存入公告牌;loop未達到停止條件:對每個個體評價，選擇行為（覓食、聚群、追尾）;if(選擇覓食行為)then(是):在視野內(nèi)隨機選狀態(tài)Xj;:計算F(Xi)和F(Xj);if(F(Xj)更優(yōu))then(是):Xi向Xj移動一步;else(否):隨機移動一步;endifelseif(選擇聚群行為)then(是):搜索伙伴數(shù)目nf和伙伴中心位置Xc;:計算F(Xc)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝伙伴中心位置移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifelseif(選擇追尾行為)then(是):搜索視野內(nèi)適應(yīng)度最高個體Xj;:計算F(Xj)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝著Xj移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifendif:更新人工魚位置;:評價所有個體，更新公告牌最優(yōu)解;endloop:輸出公告牌上的最優(yōu)調(diào)度方案;stop@endumlstart:初始化魚群規(guī)模Nfish、初始位置、視野Visual、步長Step、擁擠度因子δ、重復(fù)次數(shù)Trynumber等參數(shù);:計算初始魚群個體適應(yīng)值，將最優(yōu)解存入公告牌;loop未達到停止條件:對每個個體評價，選擇行為（覓食、聚群、追尾）;if(選擇覓食行為)then(是):在視野內(nèi)隨機選狀態(tài)Xj;:計算F(Xi)和F(Xj);if(F(Xj)更優(yōu))then(是):Xi向Xj移動一步;else(否):隨機移動一步;endifelseif(選擇聚群行為)then(是):搜索伙伴數(shù)目nf和伙伴中心位置Xc;:計算F(Xc)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝伙伴中心位置移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifelseif(選擇追尾行為)then(是):搜索視野內(nèi)適應(yīng)度最高個體Xj;:計算F(Xj)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝著Xj移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifendif:更新人工魚位置;:評價所有個體，更新公告牌最優(yōu)解;endloop:輸出公告牌上的最優(yōu)調(diào)度方案;stop@enduml:初始化魚群規(guī)模Nfish、初始位置、視野Visual、步長Step、擁擠度因子δ、重復(fù)次數(shù)Trynumber等參數(shù);:計算初始魚群個體適應(yīng)值，將最優(yōu)解存入公告牌;loop未達到停止條件:對每個個體評價，選擇行為（覓食、聚群、追尾）;if(選擇覓食行為)then(是):在視野內(nèi)隨機選狀態(tài)Xj;:計算F(Xi)和F(Xj);if(F(Xj)更優(yōu))then(是):Xi向Xj移動一步;else(否):隨機移動一步;endifelseif(選擇聚群行為)then(是):搜索伙伴數(shù)目nf和伙伴中心位置Xc;:計算F(Xc)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝伙伴中心位置移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifelseif(選擇追尾行為)then(是):搜索視野內(nèi)適應(yīng)度最高個體Xj;:計算F(Xj)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝著Xj移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifendif:更新人工魚位置;:評價所有個體，更新公告牌最優(yōu)解;endloop:輸出公告牌上的最優(yōu)調(diào)度方案;stop@enduml:計算初始魚群個體適應(yīng)值，將最優(yōu)解存入公告牌;loop未達到停止條件:對每個個體評價，選擇行為（覓食、聚群、追尾）;if(選擇覓食行為)then(是):在視野內(nèi)隨機選狀態(tài)Xj;:計算F(Xi)和F(Xj);if(F(Xj)更優(yōu))then(是):Xi向Xj移動一步;else(否):隨機移動一步;endifelseif(選擇聚群行為)then(是):搜索伙伴數(shù)目nf和伙伴中心位置Xc;:計算F(Xc)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝伙伴中心位置移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifelseif(選擇追尾行為)then(是):搜索視野內(nèi)適應(yīng)度最高個體Xj;:計算F(Xj)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝著Xj移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;endifendif:更新人工魚位置;:評價所有個體，更新公告牌最優(yōu)解;endloop:輸出公告牌上的最優(yōu)調(diào)度方案;stop@endumlloop未達到停止條件:對每個個體評價，選擇行為（覓食、聚群、追尾）;if(選擇覓食行為)then(是):在視野內(nèi)隨機選狀態(tài)Xj;:計算F(Xi)和F(Xj);if(F(Xj)更優(yōu))then(是):Xi向Xj移動一步;else(否):隨機移動一步;endifelseif(選擇聚群行為)then(是):搜索伙伴數(shù)目nf和伙伴中心位置Xc;:計算F(Xc)并與F(Xi)比較，考慮擁擠度因子δ;if(滿足移動條件)then(是):Xi朝伙伴中心位置移動一步;else(否):執(zhí)行覓食行為;