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基于函数约束的云任务分配的研究

发布时间:2018-06-22 12:01

  本文选题:云计算 + 资源约束 ; 参考:《燕山大学学报》2015年05期


【摘要】:为了解决云环境下的资源调度问题,提出了一种改进的蚁群资源调度算法(RRLB-ACO),该算法在综合参考各种云计算任务调度算法的基础上,利用资源约束函数改进信息素的更新,并且通过负载均衡差函数来改进启发信息,使虚拟机经过算法多次迭代以后能够处于一种负载均衡的状态,利用Cloud Sim工具进行仿真测试,与标准的蚁群算法BACO、最新的ACOSA算法做仿真对比,实验结果表明RRLB-ACO算法在任务的执行时间、成本以及系统负载均衡方面均优于BACO算法和ACOSA算法。
[Abstract]:In order to solve the problem of resource scheduling under cloud environment , an improved ant colony resource scheduling algorithm ( RRLB - ACO ) is proposed . Based on the comprehensive reference of various cloud computing task scheduling algorithms , this algorithm uses the resource constraint function to improve the update of pheromone , and then uses the load balance function to improve the heuristic information . The simulation test is carried out by using the Cloud Sim tool . The results show that the RRLB - ACO algorithm is superior to the BACO algorithm and the BP algorithm in the implementation time , cost and system load balancing of the task .
【作者单位】: 重庆邮电大学移通学院;重庆邮电大学软件工程学院;
【基金】:重庆市前沿与应用基础研究计划一般资助项目(cstc2014jcyj A40049,cstc2015jcyj A30001) 重庆市教委科学技术研究资助项目(KJ130527)
【分类号】:TP393.07;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号:2052768

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