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自适应CPSO算法在云计算任务调度中的应用

发布时间:2017-12-15 21:32

  本文关键词:自适应CPSO算法在云计算任务调度中的应用


  更多相关文章: 云计算 任务调度 粒子群优化算法 混沌


【摘要】:云计算环境中的任务调度问题一直是云计算研究的重点。为了克服传统PSO算法易陷入局部最优的缺陷,针对云计算的编程模型框架,将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法,提出一种基于Tent映射的自适应混沌粒子群任务调度算法。该算法结合了PSO算法的快速收敛性和混沌运动的遍历性、随机性,在初始化粒子的位置时采用混沌赋值的方式产生一系列初始解,再根据每个粒子个体的适应值来自适应地调整其惯性权重,对陷入局部最优的粒子群个体位置进行混沌更新,帮助其跳出局部最优。通过在Cloud Sim平台进行仿真对比实验,表明该改进算法有效地缩小了总任务的完成时间,具有较好的寻优能力和实时性,是一种有效的云计算任务调度算法。
【作者单位】: 西安航空学院计算机学院;
【基金】:西安市科技计划项目资助(CXY1518(1))
【分类号】:TP18;TP3
【正文快照】: 0引言云计算[1-2]作为一种新型的计算服务商业模式,集成了网格计算、分布式计算和并行计算等技术,自提出以来就成为一个热点研究方向。云计算提供了基础设施、平台和软件的服务,可以将用户提交的任务按照适当的算法分配到虚拟计算资源上进行合理调度,之后再将服务器的计算分析

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本文编号:1293506

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