【摘要】：為了提高云計(jì)算資源的利用率,保持負(fù)載平衡,提出一種基于文化粒子群算法的云計(jì)算資源調(diào)度算法。首先建立云計(jì)算資源調(diào)度的目標(biāo)函數(shù),然后采用文化粒子群算法對(duì)目標(biāo)求解,并通過(guò)粒子群算法的主群體空間和文化算法的知識(shí)空間形成"雙演化雙促進(jìn)"機(jī)制,提高全局搜索能力;最后采用仿真對(duì)CA-PSO性能進(jìn)行測(cè)試。仿真結(jié)果表明,相對(duì)于GA、PSO算法,CA-PSO不僅克服標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的不足,同時(shí)獲得更短的任務(wù)完成時(shí)間,使資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載更加均衡,尤其對(duì)于大規(guī)模任務(wù)的云計(jì)算資源調(diào)度優(yōu)勢(shì)更加明顯。
[Abstract]:In order to improve the utilization of cloud computing resources and maintain load balance, a cloud computing resource scheduling algorithm based on cultural particle swarm optimization algorithm is proposed. Firstly, the objective function of cloud computing resource scheduling is established, and then the cultural particle swarm optimization algorithm is used to solve the target, and the "double evolution and double promotion" mechanism is formed through the main population space of particle swarm optimization algorithm and the knowledge space of cultural algorithm to improve the global search ability. Finally, the performance of CA-PSO is tested by simulation. The simulation results show that compared with GA,PSO algorithm, CA-PSO not only overcomes the shortcomings of standard particle swarm optimization algorithm, but also obtains shorter task completion time, which makes the load of resource nodes more balanced, especially for large-scale task cloud computing resource scheduling advantages.
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)人文信息學(xué)院;
【分類號(hào)】：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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3 田s，

本文編號(hào)：2521754