基于改进粒子群-蚁群融合算法的网格资源分配方法

发布时间：2019-01-06 04:51

【摘要】：为有效解决网格计算中的资源分配和任务调度问题,提出一种改进粒子群-蚁群融合算法.该算法通过改进的离散粒子群算法对信息进行优化调度,产生优选的调度列表,并通过该列表产生改进蚁群算法的初始信息素,有效克服了粒子群算法后期局部搜索能力差和蚁群算法前期盲目搜索的缺陷.理论分析和仿真实验表明本文算法具有较好的性能.
[Abstract]:In order to solve the problem of resource allocation and task scheduling in grid computing, an improved particle swarm and ant colony fusion algorithm is proposed. The improved discrete particle swarm optimization algorithm is used to optimize information scheduling to generate the optimal scheduling list and to generate the initial pheromone of the improved ant colony algorithm. It overcomes the shortcomings of particle swarm optimization (PSO) in local search ability and ant colony algorithm (ACA) in the early stage of blind search. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm has good performance.
【作者单位】： 兰州文理学院电子信息工程学院;兰州理工大学研究生学院;
【分类号】：TP301.6;TP393.01

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2402366