摘要：針對云計算中的資源調(diào)度效率低的問題,提出將改進(jìn)后的雞群算法用于調(diào)度。引入反向?qū)W習(xí)概念對雞群種群進(jìn)行初始化,提高全局搜索能力。對小雞的位置引入了粒子群算法中的權(quán)重值和學(xué)習(xí)因子的概念進(jìn)行改進(jìn),優(yōu)化了雞群個體位置,通過差分算法對雞群算法整體的個體位置進(jìn)行優(yōu)化,最后通過邊界處理從整體上預(yù)防了算法中個體位置可能出現(xiàn)的越界。在仿真實(shí)驗中,將優(yōu)化后的雞群算法與基本雞群算法、粒子群算法和蟻群算法進(jìn)行在完成時間、花費(fèi)成本、能量消耗和負(fù)載均衡中進(jìn)行了對比,取得了較好的效果。