【摘要】：為有效解決網(wǎng)格計(jì)算中的資源分配和任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,提出一種改進(jìn)粒子群-蟻群融合算法.該算法通過(guò)改進(jìn)的離散粒子群算法對(duì)信息進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,產(chǎn)生優(yōu)選的調(diào)度列表,并通過(guò)該列表產(chǎn)生改進(jìn)蟻群算法的初始信息素,有效克服了粒子群算法后期局部搜索能力差和蟻群算法前期盲目搜索的缺陷.理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明本文算法具有較好的性能.
[Abstract]:In order to solve the problem of resource allocation and task scheduling in grid computing, an improved particle swarm and ant colony fusion algorithm is proposed. The improved discrete particle swarm optimization algorithm is used to optimize information scheduling to generate the optimal scheduling list and to generate the initial pheromone of the improved ant colony algorithm. It overcomes the shortcomings of particle swarm optimization (PSO) in local search ability and ant colony algorithm (ACA) in the early stage of blind search. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed algorithm has good performance.
【作者單位】： 蘭州文理學(xué)院電子信息工程學(xué)院;蘭州理工大學(xué)研究生學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP301.6;TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2402366