云计算环境下融合遗传算法和蚁群算法QoS约束任务调度

发布时间：2017-12-15 03:25

  本文关键词：云计算环境下融合遗传算法和蚁群算法QoS约束任务调度

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【摘要】：针对已有云计算任务调度算法为实现最短时间跨度而不能兼顾负载均衡和服务质量的问题,提出基于遗传算法和蚁群算法融合的Qo S约束任务调度策略CAAC。CAAC利用任务的预测完成时间和成本耗费定义适应度函数;通过遗传算子全局搜索最优解,融合蚁群算子提高解的精确度;当任务数量大于50时,该算法收敛速度和资源利用率比蚁群算法平均提高4.7%和30.8%。仿真结果表明,该算法在保证服务质量和资源负载均衡方面具有优越性。
【作者单位】： 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61363016,61063004) 内蒙古自治区研究生教育创新计划项目
【分类号】：TP18;TP393.09
【正文快照】： 0引言云计算是继并行计算、分布式计算崛起的一种商业服务和计算模式,将动态可伸缩的虚拟化资源通过互联网为用户提供服务[1]。由基础设施即服务(Iaa S)、平台即服务(Paa S)、软件即服务(Saa S)三层体系结构组成[2],可提供不同应用,但都涉及资源、任务的调度问题。任务调度是

【共引文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 丁凡;云环境中高性能计算应用的关键问题研究[D];兰州大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周伟武;基于GIS烟草配送线路优化技术的研究[D];浙江理工大学;2010年

2 李巧玲;基于负载均衡的网格任务调度算法的研究[D];武汉理工大学;2011年

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本文编号：1290456