對任務調度在云計算中的地位作了分析,并由任務調度出發(fā),對云計算任務調度算法的研究現(xiàn)狀進行分類、梳理和總結。根據(jù)調度目標的不同,介紹了多目標的任務調度算法:人工蜂群算法,帝國競爭算法,蝙蝠算法,貓群算法等。對每類方法的代表性算法進行了分析介紹,并詳細總結了每類方法的基本思想、優(yōu)缺點做了分析、對比和改進方式的歸納,對相關實驗平臺進行了分析對比。 

【文章來源】：電子技術應用. 2019,45(09)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 多目標優(yōu)化任務調度算法
    1.1 人工蜂群算法
    1.2帝國競爭算法
    1.3 蝙蝠算法
    1.4 貓群算法
2 實驗環(huán)境
    2.1 Cloud Sim
    2.2 MDC sim
    2.3 I Can Cloud
    2.4 Green Cloud
3 結論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于遺傳蝙蝠算法的選擇性拆卸序列規(guī)劃[J]. 朱卓悅,徐志剛,沈衛(wèi)東,楊得玉.  浙江大學學報(工學版). 2018(11)
[2]工具約束下多目標拆卸線平衡問題的貓群模擬退火算法[J]. 鄒賓森,張則強,蔡寧,朱立夏.  計算機集成制造系統(tǒng). 2018(09)
[3]多目標低碳并行機調度研究[J]. 雷德明,潘子肖,張清勇.  華中科技大學學報(自然科學版). 2018(08)
[4]自適應進化蝙蝠算法下的復雜網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)[J]. 唐朝偉,李彥,段青言,楊險峰,胡佩,陳冠豪.  中南大學學報(自然科學版). 2018(01)
[5]一種求解旅行商問題的新型帝國競爭算法[J]. 張鑫龍,陳秀萬,肖漢,李偉.  控制與決策. 2016(04)

碩士論文
[1]基于差分變異蝙蝠算法的裝配序列規(guī)劃方法研究[D]. 彭敏.湘潭大學 2014



本文編號：3101146