面向用户任务与云资源匹配度的调度算法研究

发布时间：2017-06-11 11:04

  本文关键词：面向用户任务与云资源匹配度的调度算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了提高任务在云环境中的执行效率,提出一种基于任务资源匹配度函数和的成本函数的改进蚁群算法(an advanced Matching function of Task Resource and Cost in Ant Colony Optimization,MTRCACO),在综合参考各种最新蚁群算法的基础上,创新地通过任务与资源匹配度函数来改进信息素中的启发信息,并通过成本函数降低云计算中心的负载不均衡度,使虚拟机通过多次算法迭代以后能够处于一种负载均衡的状态,利用CloudSim工具进行仿真测试,实验结果表明MTRCACO算法在任务的执行成本以及系统负载均衡方面均优于IPSO算法和BACO算法,提高了资源的利用率.
【作者单位】： 重庆邮电大学移通学院;四川大学锦江学院;
【关键词】： 云计算 匹配函数 蚁群算法 任务调度 负载均衡
【基金】：重庆市本科高校“三特行动计划”特殊专业建设项目(渝教高(2013)49号)
【分类号】：TP18;TP3
【正文快照】： 1引言云计算是通过整合、管理、调配分布在网络各处的计算资源,并以统一的界面同时向大量用户提供服务.由于云计算中的任务量巨大,时刻都有海量的任务提交给云计算中心,因此对于云计算系统而言,如何采用有效的资源调度算法来合理地分配资源,让整个云计算资源得到充分利用,提高

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