[期刊]云资源中多目标集成蚁群优化调度算法- 云胜算官网

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[期刊]云资源中多目标集成蚁群优化调度算法: 文章来源: 中国云计算发布时间: 2012年08月20日浏览: 1376 作者:中国云计算; fiogf49gjkf0d

云资源中多目标集成蚁群优化调度算法

左利云左利锋

针对云计算环境的复杂性和云资源的不确定性,提出多目标集成蚁群优化调度算法。采用熵度量云资源的不确定性,进行信息素全局更新,以提高算法收敛速度将Min-min算法得出的任务预期最小完成时间作为启发信息,以实现最小调度时间在信息素局部更新时加入负载系数,根据当前负载情况调节信息素,满足负载均衡需求,同时在更新时考虑信息素扩散因素,不仅计算当前节点还考虑周遭节点信息素情况,可增强蚂蚁间协作,提高最优解的性能。改进后算法比原始蚁群算法降低了算法复杂度,提高了最优解精度。云仿真系统实验测试表明改进算法在调度时间、负载均衡等方面表现均优于其他算法。

关键词：云计算多目标集成最优解熵; 打印此页关闭此页; 标签: 资源 , 目标 , 优化 , 期刊 , 调度 , 集成 , 算法; 上一页量化云计算风险下一页美国陆军关注战术云计算用于战场态势感知; 一键分享:

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