基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究OACSTPCD
Cloud Task Scheduling Based on Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm
任务调度是云计算系统可靠运行的关键，云计算环境中要处理的任务量巨大，考虑到云计算任务调度和 QoS的优化问题，提出一种混合粒子群优化算法用于云任务调度。算法中引入遗传算法的交叉和变异思想，并结合随迭代次数变化的变异指数，保证种群进化初期具有较高的全局搜索能力，避免出现“早熟”，同时将爬山算法引入粒子群算法，改善局部搜索能力。实验结果显示该算法具有很好的寻优能力，是一种有效的云计算任务调度算法。
Task scheduling is the key to run cloud computing system reliably,huge task is to process in cloud computing environment,considering the optimization problem of cloud computing task scheduling and QoS,a hybrid particle swarm op-timization algorithm for cloud task scheduling is proposed.The thought of crossover and mutation in genetic algorithm is in-troduced,and combined with the variance index changes with the number of iterations,to guarantee relatively hi…查看全部>>
李依桐;林燕
天津工业大学 计算机科学与软件学院，天津 300000湖南通信职业技术学院，湖南 长沙 410000
信息技术与安全科学
云计算任务调度混合粒子群算法爬山算法
cloud computingtask schedulinghybrid particle swarm algorithmhill-climbing algorithm
《计算技术与自动化》 2014 (1)
73-77,5
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