云环境下调度算法综述

发布时间：2021-03-26 06:39

　　对任务调度在云计算中的地位作了分析,并由任务调度出发,对云计算任务调度算法的研究现状进行分类、梳理和总结。根据调度目标的不同,介绍了多目标的任务调度算法:人工蜂群算法,帝国竞争算法,蝙蝠算法,猫群算法等。对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想、优缺点做了分析、对比和改进方式的归纳,对相关实验平台进行了分析对比。 

【文章来源】：电子技术应用. 2019,45(09)

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 多目标优化任务调度算法
    1.1 人工蜂群算法
    1.2帝国竞争算法
    1.3 蝙蝠算法
    1.4 猫群算法
2 实验环境
    2.1 Cloud Sim
    2.2 MDC sim
    2.3 I Can Cloud
    2.4 Green Cloud
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传蝙蝠算法的选择性拆卸序列规划[J]. 朱卓悦,徐志刚,沈卫东,杨得玉.  浙江大学学报(工学版). 2018(11)
[2]工具约束下多目标拆卸线平衡问题的猫群模拟退火算法[J]. 邹宾森,张则强,蔡宁,朱立夏.  计算机集成制造系统. 2018(09)
[3]多目标低碳并行机调度研究[J]. 雷德明,潘子肖,张清勇.  华中科技大学学报(自然科学版). 2018(08)
[4]自适应进化蝙蝠算法下的复杂网络社区发现[J]. 唐朝伟,李彦,段青言,杨险峰,胡佩,陈冠豪.  中南大学学报(自然科学版). 2018(01)
[5]一种求解旅行商问题的新型帝国竞争算法[J]. 张鑫龙,陈秀万,肖汉,李伟.  控制与决策. 2016(04)

硕士论文
[1]基于差分变异蝙蝠算法的装配序列规划方法研究[D]. 彭敏.湘潭大学 2014



本文编号：3101146