【摘要】：粒子群算法的局部早熟問題會降低云平臺任務(wù)調(diào)度的最大效率,通過混沌搜索生成一個混沌序列來替代早熟的粒子,使早熟粒子及時跳出局部最優(yōu),盡快地搜索到最優(yōu)解.實驗結(jié)果表明,優(yōu)化后的粒子群算法的云平臺總的任務(wù)調(diào)度時間明顯縮短,表明該方法提高了云平臺任務(wù)調(diào)度的效率.
[Abstract]:The local precocity problem of particle swarm optimization algorithm will reduce the maximum efficiency of task scheduling in cloud platform. A chaotic sequence is generated by chaotic search to replace the precocious particle, so that the premature particle can jump out of the local optimum in time and find the optimal solution as soon as possible. The experimental results show that the total task scheduling time of the cloud platform is significantly shortened by the optimized particle swarm optimization algorithm, which indicates that the proposed method improves the efficiency of the cloud platform task scheduling.
【作者單位】： 貴州師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院;貴州師范學(xué)院貴州省高校工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：貴州省2014年省級本科教學(xué)工程項目 貴陽市科技計劃項目
【分類號】：TP18;TP393.09

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本文編號：2378553