1.一种基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于：包括如下步骤：S1，对粒子群中每个粒子的参数进行初始化；

S2，计算每个粒子的完工时间，并找出全局最优解gbest和个体最优解pbest；

S3，根据公式(1)-(3)对每个粒子的速度和位置进行更新：其中，c1和c2是加速常数，rand1()和rand2()是在0到1之间的随机数， 和 是表示粒子在第t次迭代后的速度和位置， 和 表示粒子第t+1次迭代后的速度和位置，ω是惯性权重， 是全局最优解， 是个体最优解；

S4，判断是否达到迭代次数，若达到迭代次数，则终止并输出结果；若未达到迭代次数，则循环进入步骤S2。

2.如权利要求1所述的基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于，步骤S1具体包括：S10，对粒子群中每个粒子的初始位置进行初始化；

S11，对粒子群中每个粒子的初始速度进行初始化。

3.如权利要求2所述的基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于：步骤S10中，每个粒子的初始位置服从均匀分布。

4.如权利要求2所述的基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于：步骤S11中，每个粒子的初始速度服从均匀分布。

5.如权利要求1所述的基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于：步骤S2中，在计算每个粒子对应的完工时间时，需要建立任务与虚拟机的映射效率，具体步骤如下：步骤1，对粒子进行编码，定义粒子的维度为n，即有n个任务，分配m台虚拟机执行任务，其中m≤n；定义粒子的第i个维度是j，即任务i分配到j号虚拟机执行；

步骤2，用户发出任务请求，各个虚拟机得出完成每个任务所需时间的执行时间矩阵：步骤3，计算得出每个任务的最大完工时间Makespan。

6.如权利要求5所述的基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于：最大完工时间Makespan由以下公式计算获得：其中，Sj表示j号虚拟机上执行的任务集合。

7.如权利要求5所述的基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于：粒子第t+1次迭代速度 被限定在虚拟机数量的10％-20％之间。

8.如权利要求1所述的基于振荡式惯性权重的离散粒子群调度算法，其特征在于：速度的矢量和位置 的矢量的每个维度都遵循公式(1)。