一种高精度的人工神经网络优化算法的云任务模型方法

本发明提出了一种高精度的人工神经网络优化算法的云任务模型方法，包括：步骤1:初始化；步骤2:初始化完成后，开始基于SCVNNA的最优解搜索过程；步骤3:个体的全局探索和局部开发行为将取决于当前差异调整算子z的值，如果z大于0到1之间的随机数，那么将执行差异调整种群更新它们的位置；步骤4:一旦达到最大迭代次数，搜索过程停止，将个体的位置转换为决策变量，并作为最佳的云计算任务调度方案。本发明具有显著的优点，包括提升任务调度的精度和计算效率，显著减少资源的空闲和浪费。同时，该方案通过全局探索与局部优化相结合，提高了系统的鲁棒性和优化效果，适用于大规模云计算任务的高效调度和管理。