| 基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究 |
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| 引用本文： | 魏勇,赵开新,张松青,王东署. 基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究[J]. 火力与指挥控制, 2017, 42(5). DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2017.05.029 |
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| 作者姓名： | 魏勇 赵开新 张松青 王东署 |
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| 作者单位： | 1. 河南工学院,河南新乡,453003;2. 郑州大学电气工程学院,郑州,450001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，河南省高等学校重点科研基金，河南省高等学校教学工程基金，河南省高等学校教学工程基金资助项目 |
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| 摘 要： | 把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。
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| 关 键 词： | 基本蚁群算法 改进蚁群算法 云计算 任务调度 |
Cloud Computing Task Scheduling Based on Improved Ant Colony Algorithm |
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| WEI Yong,ZHAO Kai-xin,ZHANG Song-qing,WANG Dong-shu. Cloud Computing Task Scheduling Based on Improved Ant Colony Algorithm[J]. Fire Control & Command Control, 2017, 42(5). DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2017.05.029 |
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| Authors: | WEI Yong ZHAO Kai-xin ZHANG Song-qing WANG Dong-shu |
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| Abstract: | The improved ant colony algorithm is applied to the cloud computing task scheduling,realize load balancing and scheduling time optimization of virtual machine,improve the efficiency ofresource allocation in cloud computing is improved.Through task in a virtual machine a distribution as ants to a successful search,the simulation test under the CloudSim platform,the results show that the improved ant colony algorithm is better than the basic ant colony algorithm in the load balancing performance and the total task scheduling time. |
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| Keywords: | ant colony algorithm improved ant colony algorithm cloud computing task scheduling |
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