基于CA-PSO算法的云计算资源调度策略

发布时间：2019-08-01 12:33

【摘要】：为了提高云计算资源的利用率,保持负载平衡,提出一种基于文化粒子群算法的云计算资源调度算法。首先建立云计算资源调度的目标函数,然后采用文化粒子群算法对目标求解,并通过粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演化双促进"机制,提高全局搜索能力;最后采用仿真对CA-PSO性能进行测试。仿真结果表明,相对于GA、PSO算法,CA-PSO不仅克服标准粒子群算法的不足,同时获得更短的任务完成时间,使资源节点负载更加均衡,尤其对于大规模任务的云计算资源调度优势更加明显。
[Abstract]:In order to improve the utilization of cloud computing resources and maintain load balance, a cloud computing resource scheduling algorithm based on cultural particle swarm optimization algorithm is proposed. Firstly, the objective function of cloud computing resource scheduling is established, and then the cultural particle swarm optimization algorithm is used to solve the target, and the "double evolution and double promotion" mechanism is formed through the main population space of particle swarm optimization algorithm and the knowledge space of cultural algorithm to improve the global search ability. Finally, the performance of CA-PSO is tested by simulation. The simulation results show that compared with GA,PSO algorithm, CA-PSO not only overcomes the shortcomings of standard particle swarm optimization algorithm, but also obtains shorter task completion time, which makes the load of resource nodes more balanced, especially for large-scale task cloud computing resource scheduling advantages.
【作者单位】：长春工业大学人文信息学院;
【分类号】：TP393.01

【参考文献】

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【共引文献】

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