随着电商平台对云计算的依赖日益加深，效率和可持续性已成为发展面临的紧迫压力。发表在《国际推理智能系统杂志》上的一项研究提出了一种基于黏菌算法(SMA)的创新方法来解决这一问题。这项研究可以提高电商系统的性能和能源效率。

这项工作的核心是开发平衡优化黏菌算法 (BOSMA)。BOSMA 是一种受黏菌自然行为启发的启发式优化技术。

黏菌是算法的有用模型，因为它们擅长在复杂环境中寻找有效路径，并适应不断变化的条件。此外，它们无需任何中央控制系统即可完成这些任务。它们可以通过向不同方向伸出多根卷须(伪足)来探索周围环境，并根据营养物质可用性或障碍物等反馈调整其形状和连接。

这种去中心化的概率行为有助于在探索新可能性和改进有前景的可能性之间保持平衡。通过将这些自适应行为转化为数学规则，研究人员设计出了解决复杂计算问题的算法，例如网络路由、任务调度和数据迁移，其目标是在庞大、动态且不确定的搜索空间中找到有效的解决方案。

BOSMA 通过整合两项关键增强功能，解决了简单 SMA 算法中显而易见的问题。首先，研究人员添加了一个平衡优化算子，它可以微调算法在探索(寻找新的可能解决方案)和利用(改进已知的有效解决方案)之间的平衡。

第二个增强功能是添加了随机差分方差算子，它在搜索过程中注入了一些随机性，从而有助于避免较简单的 SMA 容易出现的早期收敛于劣质解的情况。这些改进共同使 BOSMA 更加灵活，解决问题的效率也更高。

在这项最新研究中，该团队使用 BOSMA 来解决数据迁移问题。不同云系统或存储环境之间的数据传输非常复杂，尤其是在海量电商运营中。如果数据迁移不进行优化，能源成本以及由此产生的经济成本就会上升。

BOSMA 利用移动设备和边缘计算终端来减轻云系统的负载。通过动态调整通信延迟和其他运营限制，BOSMA 将任务重新分配到最节能的处理环境。

更多信息： Yujie Li 等，基于改进粘液霉菌算法的电商云计算数据迁移方法，《国际推理智能系统杂志》(2025)。