基于混沌策略和动态自适应的云调度研究

李逦 姚晔 李铁

针对如何在云计算环境下进行资源合理调度一直都是当前研究的重点。首先对云资源调度问题进行分析,然后在SFLA算法的基础上,通过在蛙群的子群划分阶段引入混沌策略,在内部搜索引入反向学习策略,在全局信息交换过程中引入动态自适应因子等方法,从而使得改进的蛙跳算法具有很好的收敛性,缩短了全局搜索和优化的时间,为复杂的云资源调度问题提供了参考模板,通过CloudSim云计算对该算法进行仿真实验。结果表明,该算法可以减少任务的平均完成时间,提高了系统处理任务的效率,在云计算资源中调度合理有效。  

基于混沌策略和动态自适应的云调度研究