基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化

发布时间：2017-07-28 23:11

  本文关键词：基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化

  更多相关文章： 云任务调度 离散型人工蜂群算法 云计算 优化策略 偏好满意度策略

【摘要】：针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学);
【关键词】： 云任务调度 离散型人工蜂群算法 云计算 优化策略 偏好满意度策略
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271071);国家自然科学基金重点资助项目(71490725) 国家863计划项目(2011AA040501)~~
【分类号】：TP18;TP393.09
【正文快照】： 0引言云计算是一种商业计算模型,它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务[1-2]。云计算为提高处理文件的高效性,将每个工作请求分成若干个相互独立的任务,而后将云任务分配给服务资源处理。随着云计算虚拟化技术的发展,用

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