基于量子群聚类的云存储调度执行开销建模
本文关键词：基于量子群聚类的云存储调度执行开销建模 出处：《科技通报》2015年08期 论文类型：期刊论文
【摘要】：传统方法使用量子群遗传进化方法进行云存储系统任务调度的执行开销建模,在数据汇聚和协议传输中没有考虑量子态的相干性和感知节点的方向性,不能全局搜索最优量子位,执行开销不能实现最小化。提出一种基于量子群聚类的云存储调度最小执行开销建模算法,首先进行量子群聚类进化策略和云存储系统任务调度模型总体设计,设计基于量子群聚类的云存储系统任务调度分配协议,进行有效的资源调度设计,整合云计算中心资源,提高资源利用率,减少任务执行时间。仿真结果得出,该算法能使云存储系统任务调度执行开销与任务规模的匹配性能最佳,性能优于传统算法,在云存储信息管理系统等领域具有较好的应用价值。
[Abstract]:The invention provides a cloud storage scheduling minimum execution cost modeling algorithm based on quantum group clustering , which comprises the following steps : firstly , performing quantum group clustering evolution strategy and cloud storage system task scheduling model overall design , designing a cloud storage system task scheduling distribution protocol based on quantum group clustering , carrying out effective resource scheduling design , integrating cloud computing center resources , improving resource utilization rate and reducing task execution time .
【作者单位】： 北京电子科技职业学院电信工程学院;
【分类号】：TP333;TP301.6
【正文快照】： 0引言任务执行规模最大化和执行效率最优化的关键,任务调度算法很大程度上决定了整个云系统的效率,是该领域的研究热点之一[1]。当前,对云存储系统的云执行信息和任务调度的执行开销与任务规模的关系模型构建处于起步阶段,对云执行信息任务调度和开销最小化建模,主要方法有采
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号：1406382
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