基于优化的粒子群算法的云平台任务调度方法

发布时间：2018-12-14 11:41

【摘要】：粒子群算法的局部早熟问题会降低云平台任务调度的最大效率,通过混沌搜索生成一个混沌序列来替代早熟的粒子,使早熟粒子及时跳出局部最优,尽快地搜索到最优解.实验结果表明,优化后的粒子群算法的云平台总的任务调度时间明显缩短,表明该方法提高了云平台任务调度的效率.
[Abstract]:The local precocity problem of particle swarm optimization algorithm will reduce the maximum efficiency of task scheduling in cloud platform. A chaotic sequence is generated by chaotic search to replace the precocious particle, so that the premature particle can jump out of the local optimum in time and find the optimal solution as soon as possible. The experimental results show that the total task scheduling time of the cloud platform is significantly shortened by the optimized particle swarm optimization algorithm, which indicates that the proposed method improves the efficiency of the cloud platform task scheduling.
【作者单位】： 贵州师范学院数学与计算机科学学院;贵州师范学院贵州省高校工业物联网工程技术研究中心;
【基金】：贵州省2014年省级本科教学工程项目 贵阳市科技计划项目
【分类号】：TP18;TP393.09

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本文编号：2378553