局域网限速状态下的资源调度模型仿真

发布时间：2018-04-03 11:12

本文选题：资源调度　切入点：蚁群算法　出处：《计算机仿真》2015年04期

【摘要】：在局域网限速状态下进行资源调度时,网络资源受到传输区域的影响,在调度过程中存在较大的流量突变随机性。传统的网络资源调度算法在应对海量突变流量时,采用延迟限制通信的方法,随便能缓解流量峰值,但仅仅通过外加通信约束条件约束、延迟流量突变的通信过程,调度过程存在弊端。提出采用混合蚁群算法的局域网限速状态下资源调度方法,将禁忌搜索作为蚁群算法局部搜索策略,并通过结合分布估计提高算法的收敛速度,把局域网限速状态下资源均衡与优化问题转化为组合优化的最短路径问题,进行计算求精确解。仿真结果表明,利用混合蚂蚁算法在局域网限速状态下进行资源调度,具一定鲁棒性和分布性,提升了调度工作效率。
[Abstract]:In the local area network (LAN) resource scheduling under the limited speed state, the network resources are affected by the transmission area, and there is a great randomness of traffic mutation in the scheduling process.When the traditional network resource scheduling algorithm is dealing with the massive sudden traffic, it can reduce the peak value of the traffic by using the method of delay limiting communication, but only by adding the constraint of communication condition, the communication process of the sudden change of traffic is delayed.There are drawbacks in scheduling process.In this paper, a hybrid ant colony algorithm is proposed for resource scheduling in the limited speed state of LAN. Tabu search is used as the local search strategy of ant colony algorithm, and the convergence rate of the algorithm is improved by combining distribution estimation.In this paper, the problem of resource equilibrium and optimization in the limited speed state of LAN is transformed into the shortest path problem of combinatorial optimization, and the exact solution is obtained by calculation.The simulation results show that the hybrid ant algorithm is robust and distributive in the limited speed state of LAN, and the scheduling efficiency is improved.
【作者单位】：北京交通大学海滨学院;
【分类号】：TP393.1

【参考文献】

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【共引文献】

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