【摘要】：為了進一步提高算法性能,提出一種改進的蛙跳算法,并與調(diào)度方案相結(jié)合,以期為云工作流資源分配提供最優(yōu)調(diào)度。通過在蛙跳算法的局部搜索中加入重建策略,提高了數(shù)據(jù)隨機性,有效避免了局部最優(yōu)。研究了調(diào)度方案生成算法,與改進算法相結(jié)合得到接近最優(yōu)的調(diào)度。利用Java模擬器進行仿真試驗,并與粒子群優(yōu)化算法和傳統(tǒng)蛙跳算法作比較。實驗證明,提出的方法可以在滿足最長截止時間約束的情況下,使總執(zhí)行成本最小化。
[Abstract]:In order to further improve the performance of the algorithm, an improved frog jump algorithm is proposed and combined with the scheduling scheme in order to provide optimal scheduling for resource allocation of cloud workflow. By adding reconstruction strategy to the local search of frog jump algorithm, the randomness of data is improved and the local optimization is avoided effectively. The algorithm of scheduling scheme generation is studied, and the near-optimal scheduling algorithm is obtained by combining with the improved algorithm. The Java simulator is used to simulate and compare with the particle swarm optimization algorithm and the traditional frog jump algorithm. The experimental results show that the proposed method can minimize the total execution cost under the condition that the maximum cut-off time is satisfied.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61302099)~~
【分類號】：TP301.6

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2443880