基于改进QPSO算法的云计算资源调度策略研究

发布时间：2018-02-25 18:45

本文关键词： 云计算资源调度量子粒子群算法惯性权值　出处：《火力与指挥控制》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：资源调度问题是云计算研究的一个重要方向。针对传统量子粒子群算法的不足,提出了一种改进量子粒子算法,并将其应用于云计算资源调度策略。首先,建立了云计算资源调度问题的模型,并将资源调度任务完成的时间作为适应度函数。随后采用自适应机制,通过改变粒子位置更新的惯性权值,提高了算法的全局搜索能力,加快了收敛速度。最后通过实验仿真对该算法进行了测试。实验表明,该算法能更好更快地找到云计算资源调度方案,使资源分配更加合理高效。
[Abstract]:Resource scheduling is an important research direction in cloud computing. Aiming at the shortcomings of traditional quantum particle swarm optimization (QPSO), an improved quantum particle algorithm (QPSO) is proposed and applied to cloud computing resource scheduling strategy. The model of cloud computing resource scheduling problem is established, and the time of resource scheduling task is taken as fitness function. Then, by changing the inertia weight updated by particle position, the global searching ability of the algorithm is improved. Finally, the algorithm is tested by experimental simulation. Experiments show that the algorithm can find the cloud computing resource scheduling scheme better and faster, and make the resource allocation more reasonable and efficient.
【作者单位】：空军工程大学装备管理与安全工程学院;
【基金】：国家自然科学青年基金资助(71501184)
【分类号】：TP18;TP3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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