本文選題：云計算 + 資源調(diào)度�。� 參考：《計算機(jī)工程與設(shè)計》2017年03期

【摘要】：針對現(xiàn)有云計算資源調(diào)度算法收斂速度慢、求精解效率低等問題,有機(jī)結(jié)合遺傳算法的全局搜索能力快和蟻群算法的正反饋收斂求解效率高的特點,提出一種資源調(diào)度算法。采用遺傳算子生成初始信息素分布,在此基礎(chǔ)上,通過雙向收斂蟻群算子求出精確解。實驗結(jié)果表明,該算法在求解精度和收斂速度方面具有優(yōu)越性,是一種有效的云計算資源調(diào)度算法。
[Abstract]:Aiming at the problems of slow convergence speed and low precision efficiency of existing cloud computing resource scheduling algorithms, a resource scheduling algorithm is proposed, which combines the global search ability of genetic algorithm and the high efficiency of positive feedback convergence of ant colony algorithm. The genetic operator is used to generate the initial pheromone distribution and the exact solution is obtained by the bidirectional convergence ant colony operator. Experimental results show that the proposed algorithm is superior in accuracy and convergence speed and is an effective resource scheduling algorithm for cloud computing.
【作者單位】： 江蘇自動化研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61303045)
【分類號】：TP18

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本文編號：1994515