云计算是当今商业计算领域中的一项重要技术，它通过虚拟化技术使得计算、存储和网络资源能够以服务的形式快速、弹性地提供给用户。虚拟机调度是云计算中的关键技术之一，其核心目的是将虚拟机有效映射到物理机上，实现负载均衡，并充分利用物理资源。在云计算的虚拟机调度过程中，资源分配不均衡、算法收敛速度慢、寻优精度不高等问题一直存在，这需要采用更为高效的算法来优化调度策略。
本文研究了一种基于改进蝙蝠算法的云计算虚拟机调度算法。蝙蝠算法是一种模拟蝙蝠声波定位和捕食行为的启发式算法，它通过频率、速度、响度和脉冲发射率的调整来模拟蝙蝠捕食时的飞行行为。该算法在解决优化问题时表现出良好的全局搜索能力和较快的收敛速度，但由于其固有的算法特点，标准蝙蝠算法在云计算任务调度中可能面临收敛速度慢和寻优精度不高的问题。
为了改善这一状况，研究者提出了一种结合K-means聚类和Powell局部搜索算法的改进蝙蝠算法。K-means聚类算法被用来初始化蝙蝠种群数据，这有助于提高初始样本数据解的质量，从而增强算法的全局搜索能力。通过K-means聚类对初始种群进行划分，可以快速找到相对优质的解，为后续的全局搜索打下良好基础。
此外，研究者引入了Powell局部搜索算法对当前最优解进行局部搜索，这有助于提高算法的收敛速度和寻优精度。Powell算法是一种迭代的优化算法，它不需要计算梯度，而是通过一系列线搜索来确定最优方向。通过局部搜索，可以在保持全局搜索能力的同时，进一步提升算法对当前最优解的寻优精度，以期达到全局最优。
改进蝙蝠算法在虚拟机分配过程中充分利用物理机上的资源，实现了资源的最优化分配。算法不仅考虑了计算资源的均衡分配，也考虑了网络和存储资源的合理利用，以达到系统资源综合利用率的最大化。通过仿真实验表明，相较于K-means均值调度算法，改进的调度算法在减少物理节点数量约12%的同时，系统资源综合利用率平均提高了11%左右，证明了算法的有效性和优越性。
关键词中的“蝙蝠算法”是指本文改进的算法基础，而“K-means”、“虚拟机调度”和“Powell局部搜索”分别指出了算法改进的关键技术和应用领域。中图分类号“TP391”代表了本文内容属于计算机科学与技术领域中的计算机网络与计算机通信，文献标识码“A”表明本文属于学术性文献，文章编号“1000-7180(2017)07-0027-06”为本文在期刊中的唯一标识。
云计算任务调度是保证云计算服务质量、提高资源利用效率的关键环节。通过对现有调度算法的改进，采用更高效的优化策略，可以实现对虚拟资源的更加智能和高效的管理，对于推动云计算技术的进步具有重要意义。未来的工作可以围绕进一步优化算法性能，以及在更多样化的云计算应用场景中验证算法的有效性进行。
