本文關(guān)鍵詞：基于概率自適應(yīng)蟻群算法的云任務(wù)調(diào)度方法　出處：《鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)基本蟻群算法在求解云任務(wù)調(diào)度問(wèn)題時(shí)易陷入局部最優(yōu)的不足,提出一種任務(wù)分配概率自適應(yīng)的蟻群算法.算法根據(jù)任務(wù)量的大小對(duì)任務(wù)進(jìn)行降序排序.定義了任務(wù)分配集中度,引入了概率自適應(yīng)調(diào)整因子對(duì)任務(wù)分配過(guò)于集中的資源節(jié)點(diǎn)的分配概率進(jìn)行調(diào)整.結(jié)果表明,相對(duì)基本蟻群算法及改進(jìn)蟻群算法,該算法有效地縮短了任務(wù)完成時(shí)間,且算法的執(zhí)行效率、收斂速度均有一定程度的改善.
[Abstract]:In order to solve the problem of cloud task scheduling, the basic ant colony algorithm is easy to fall into local optimum. An ant colony algorithm with adaptive task assignment probability is proposed. The algorithm sorts the tasks in descending order according to the size of the task quantity, and defines the concentration degree of task assignment. The probability adaptive adjustment factor is introduced to adjust the allocation probability of resource nodes where the task allocation is too centralized. The results show that the relative basic ant colony algorithm and the improved ant colony algorithm. The algorithm can effectively shorten the task completion time and improve the efficiency and convergence speed of the algorithm to some extent.
【作者單位】： 三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;三峽大學(xué)湖北省水電工程智能視覺(jué)監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272236、61272237、61502274) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015CFB336) 三峽大學(xué)人才科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(KJ2011B011、KJ2013B064)
【分類號(hào)】：TP18;TP3
【正文快照】： 0引言云計(jì)算是將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)構(gòu)成的數(shù)據(jù)中心,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)、硬件及系統(tǒng)軟件等為用戶提供服務(wù)[1].云計(jì)算模式涵蓋范圍非常廣泛,從底層的軟、硬資源聚集管理到虛擬化計(jì)算池,乃至通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供各類計(jì)算的服務(wù).它將帶來(lái)生活、生產(chǎn)方式和商業(yè)模式的深刻改變,已成為當(dāng)前社會(huì)

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本文編號(hào)：1395259