本文關鍵詞：云計算任務資源高效調度算法研究

  更多相關文章： 云計算 時間-成本 系統(tǒng)負載 蟻群優(yōu)化算法

【摘要】：因云計算通常需要頻繁處理大量的計算任務,所以任務調度策略在云計算效率方面起著關鍵決定作用。為解決如何對云計算資源進行高效調度管理,使所有任務運行完成所需的時間較短、成本較小并保證系統(tǒng)負載維持在一個相對均衡的狀態(tài)的問題,提出了一種考慮時間-成本約束條件的蟻群優(yōu)化算法(TCACO)。通過在云仿真平臺Cloud Sim上進行實驗,結果表明,與TACO,CACO算法相比,改進的調度算法策略不僅能使任務處理時間較短,執(zhí)行費用較低,且能使系統(tǒng)負載相對均衡,資源利用率高。
【作者單位】： 西安工業(yè)大學理學院;
【關鍵詞】： 云計算 時間-成本 系統(tǒng)負載 蟻群優(yōu)化算法
【基金】：國家自然科學基金(61572392) 陜西省教育廳專項計劃項目(15JK1364)
【分類號】：TP18;TP3
【正文快照】： 1引言云計算是由分布式計算、對等計算和網(wǎng)格計算發(fā)展而來的,是一種“按需使用,按量付費”的商業(yè)模型.云計算自從被提出以來,一直成為一個熱點研究方向。Armbrust M[1]對云計算的概念進行了定義,并對云計算未來發(fā)展所面臨的問題和機遇作了系統(tǒng)的分析和描述。陳康[2]等在其論文

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 馮寶華;;蟻群優(yōu)化算法的原理及改進[J];科技信息(科學教研);2007年31期

2 李凱;田雙亮;耿麗君;張喜;;基于免疫的蟻群優(yōu)化算法[J];山東理工大學學報(自然科學版);2009年04期

3 王同喜;;蟻群優(yōu)化算法研究[J];長江大學學報(自然科學版)理工卷;2009年03期

4 王罡;馮艷君;;基于蟻群優(yōu)化算法的旋轉貨架揀選路徑規(guī)劃[J];計算機工程;2010年03期

5 許昌;常會友;徐俊;衣楊;;一種新的融合分布估計的蟻群優(yōu)化算法[J];計算機科學;2010年02期

6 曹國震;郭雷;;蟻群優(yōu)化算法應用研究[J];電腦知識與技術;2011年02期

7 李德啟;田素貞;;一種基于云環(huán)境下蟻群優(yōu)化算法的改進研究[J];陜西科技大學學報(自然科學版);2012年01期

8 趙云濤;王勝勇;盧家斌;葉剛橋;蔣瑛;;蟻群優(yōu)化算法及其理論進展[J];科技創(chuàng)新導報;2012年10期

9 錢乾;程美英;熊偉清;周鳴爭;;二元蟻群優(yōu)化算法研究綜述[J];計算機應用研究;2012年04期

10 黃永青;郝國生;張俊嶺;王劍;;分層交互式蟻群優(yōu)化算法及其應用[J];計算機工程與應用;2012年29期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 趙冬斌;易建強;;基于蟻群優(yōu)化算法的機器人規(guī)劃[A];第25屆中國控制會議論文集（中冊）[C];2006年

2 熊偉清;魏平;;基于食物量分配的多種群二元蟻群優(yōu)化算法[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會D卷[C];2011年

3 唐好選;曲毅;;蟻群優(yōu)化算法在蛋白質構象預測問題中的應用[A];黑龍江省計算機學會2007年學術交流年會論文集[C];2007年

4 西光旭;;蟻群優(yōu)化算法與應用研究[A];系統(tǒng)仿真技術及其應用（第7卷）——'2005系統(tǒng)仿真技術及其應用學術交流會論文選編[C];2005年

5 王海寧;孫守遷;;基于優(yōu)化成熟度的自適應蟻群優(yōu)化算法[A];2010年全國開放式分布與并行計算機學術會議論文集[C];2010年

6 吳國鳳;曾標;;蟻群算法系統(tǒng)的Java模擬與分析[A];IT服務促進企業(yè)信息化——第十一屆中國Java技術及應用交流大會文集[C];2008年

7 鄧科;叢爽;;不同蟻群優(yōu)化算法在C-TSP中的性能對比研究[A];'2010系統(tǒng)仿真技術及其應用學術會議論文集[C];2010年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 燕忠;基于蟻群優(yōu)化算法的若干問題的研究[D];東南大學;2005年

2 程志剛;連續(xù)蟻群優(yōu)化算法的研究及其化工應用[D];浙江大學;2005年

3 趙娟平;移動機器人路徑規(guī)劃的蟻群優(yōu)化算法研究[D];東北大學;2012年

4 劉彥鵬;蟻群優(yōu)化算法的理論研究及其應用[D];浙江大學;2007年

5 李莉;柔性作業(yè)車間調度中的群智能優(yōu)化算法研究[D];東北林業(yè)大學;2011年

6 楊佳;混合量子優(yōu)化算法理論及應用研究[D];重慶大學;2009年

7 呂勇;蟻群優(yōu)化算法及在網(wǎng)絡路由中的應用研究[D];浙江大學;2005年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張健;蟻群優(yōu)化算法及其在復雜網(wǎng)絡社區(qū)檢測中的應用研究[D];西安電子科技大學;2014年

2 劉樂柱;混沌蟻群優(yōu)化算法與H-R神經(jīng)元網(wǎng)絡動力學研究[D];安徽師范大學;2015年

3 景鵬杰;基于多目標蟻群優(yōu)化算法的全基因組關聯(lián)分析研究[D];上海交通大學;2015年

4 史大龍;基于蟻群優(yōu)化算法的視頻監(jiān)控智能檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];中國海洋大學;2015年

5 王詔遠;基于蟻群優(yōu)化算法的網(wǎng)絡編碼資源優(yōu)化問題研究[D];西南交通大學;2016年

6 李金漢;蟻群優(yōu)化算法及其應用研究[D];哈爾濱理工大學;2008年

7 郝晉;蟻群優(yōu)化算法及其在電力系統(tǒng)短期發(fā)電計劃中的應用研究[D];重慶大學;2002年

8 李默;解決最大團問題的蟻群優(yōu)化算法的研究與應用[D];哈爾濱工業(yè)大學;2006年

9 李聞;蟻群優(yōu)化算法及其應用研究[D];湖南大學;2005年

10 廖興發(fā);結合免疫機制蟻群優(yōu)化算法及其在模式分類中的應用[D];浙江大學;2007年

，

本文編號：804220