基于最大收益平衡点动态变化的云资源调度算法 被引量：13

1

作者 张爱科 符保龙 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2014年第5期706-711,共6页

云计算中资源调度是云计算高效利用的核心问题,主要研究如何对云端的资源进行有效地管理和调度。以从服务商需求的角度构建云资源调度的方法为切入点,从服务商的角度出发,在不损害用户和生产商利益的前提下,介入收益、成本、边际收益、... 云计算中资源调度是云计算高效利用的核心问题,主要研究如何对云端的资源进行有效地管理和调度。以从服务商需求的角度构建云资源调度的方法为切入点,从服务商的角度出发,在不损害用户和生产商利益的前提下,介入收益、成本、边际收益、边际成本等因素,以节省资源并获得服务商的最大收益为优化目的,根据最大收益平衡点随着负载变化的动态变化,构建了一种基于动态平衡点动态变化的云资源调度算法。通过比较当前周期和上一周期的边际收益变化,动态更新最大收益平衡点的位置,根据此位置对应的参数完成云资源调度。通过CloudSim平台下的仿真实验表明,该方法比基于服务驱动的调度方法具有更快的响应、使用更少的虚拟机、能获得更大的收益。 展开更多

关键词 云资源调度 动态平衡 最大收益 虚拟机

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一种基于图模型的可信云资源调度算法 被引量：12

2

作者 齐平 王福成 王必晴 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期63-74,共12页

根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型。提出了一种基于图的可信云资源调度模型,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的最优... 根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型。提出了一种基于图的可信云资源调度模型,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的最优匹配问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题。针对图的求解计算复杂度较高的问题,结合商空间理论将初始网络转化为规模较小的商网络进行求解。仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低基于图模型的资源调度算法延迟。 展开更多

关键词 云资源调度 图模型 最小费用最大流 商网络

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一种云桌面虚拟化访问控制架构方法 被引量：8

3

作者 朱亚东 《西安工程大学学报》 CAS 2017年第4期563-568,共6页

传统的云桌面虚拟化访问控制方法采用链路分散控制模型,当受到网络扰动时,云桌面虚拟化访问控制性能不好,为此,本文提出一种基于自适应链路均衡控制的云桌面虚拟化访问控制架构方法.通过构建云桌面虚拟化访问控制模型的总体结构模型,采... 传统的云桌面虚拟化访问控制方法采用链路分散控制模型,当受到网络扰动时,云桌面虚拟化访问控制性能不好,为此,本文提出一种基于自适应链路均衡控制的云桌面虚拟化访问控制架构方法.通过构建云桌面虚拟化访问控制模型的总体结构模型,采用线性规划博弈模型进行云资源调度,并对云资源的调度算法进行改进设计.通过自适应链路均衡控制,将云桌面的虚拟化资源访问控制问题转化为云服务的优化调度问题;通过整个云桌面单位资源的映射表构,建结合时隙自适应分配,依据弹性分配策略实现最大化任务量执行,降低执行开销和响应时间,实现云桌面虚拟化访问控制架构模型改进设计.仿真结果表明,改进的方法在进行云桌面虚拟化访问控制时,对云资源调度和分配的任务执行响应时间最小,访问控制的自适应均衡性能较好. 展开更多

关键词 云桌面 虚拟化访问 自适应均衡 云资源调度

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基于决策树和由均匀分布改进Q学习的虚拟机整合算法 被引量：4

4

作者 师亮 温亮明 +1 位作者 雷声 黎建辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第6期36-44,共9页

随着云数据中心规模的不断扩大,次优虚拟机整合算法所引起的高能耗、低资源利用率和用户服务质量下降等问题逐渐凸显。为此,提出了一种基于决策树和由均匀分布改进Q学习的虚拟机整合算法(DTQL-UD)。该算法采用决策树实现状态表征,并在... 随着云数据中心规模的不断扩大,次优虚拟机整合算法所引起的高能耗、低资源利用率和用户服务质量下降等问题逐渐凸显。为此,提出了一种基于决策树和由均匀分布改进Q学习的虚拟机整合算法(DTQL-UD)。该算法采用决策树实现状态表征,并在评估下一时刻状态-动作价值时采用均匀分布选取下一时刻动作,可直接从云数据中心状态到虚拟机迁移的过程中通过实时反馈来不断优化决策。此外,针对强化学习中模拟器与真实场景中的差异问题,基于大量真实云数据中心负载跟踪数据,使用监督学习模型训练模拟器以增加模拟器的仿真度。仿真实验结果表明,DTQL-UD在能耗、资源利用率、用户服务质量、虚拟机迁移次数和剩余活跃主机数量方面分别优化了14%,12%,21%,40%和10%。同时,得益于决策树在表格型数据上更强的特征提取能力,DTQL-UD相比其他现有的深度强化学习方法可学到更优的整合策略,并且在本实验中随着云数据中心规模的增大,可将传统强化学习模型的训练耗时逐步减少60%~92%。 展开更多

关键词 云资源调度 虚拟机整合算法 强化学习 决策树

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云资源调度的回答集程序描述性求解

5

作者 王卫舵 王以松 杨磊 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期94-104,共11页

针对求解难度为NP完全的基础设施即服务(IaaS)模式云资源调度问题,本文提出一种基于回答集程序(ASP)的描述性优化求解方法,并对其正确性进行分析。首先,把满足虚拟机CPU使用的情况下关闭尽可能多的主机做为减少云平台能耗的方法,将云资... 针对求解难度为NP完全的基础设施即服务(IaaS)模式云资源调度问题,本文提出一种基于回答集程序(ASP)的描述性优化求解方法,并对其正确性进行分析。首先,把满足虚拟机CPU使用的情况下关闭尽可能多的主机做为减少云平台能耗的方法,将云资源调度问题形式化表述;其次,结合形式化描述以及减少云平台能耗的策略,将云资源调度问题用ASP编码为描述性(优化)问题,并分析其正确性;最后,在公开的PlanetLab数据集上进行实验,结果显示,ASP方法可在保障服务质量的同时减少集群能耗,最高可节能13%以上。这表明ASP方法在云资源调度问题上是有效的,从而提供一种易理解、易修改并能充分利用ASP最新工具成果的有效云资源调度新方法。 展开更多

关键词 回答集程序 云资源调度 多目标优化 约束满足问题 能耗

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云环境下资源调度效率优化研究与仿真 被引量：5

6

作者 石峰 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第5期363-366,421,共5页

云环境下资源调度对云服务器的均衡性有着重要作用。由于云环境下资源调度过程中,存在大量的混沌数据,在混沌数据的干扰下,调度过程缺少统一的目标,传统的资源调度算法针对这种有干扰的复杂调度问题,多是通过把调度目标进行多个约束,形... 云环境下资源调度对云服务器的均衡性有着重要作用。由于云环境下资源调度过程中,存在大量的混沌数据,在混沌数据的干扰下,调度过程缺少统一的目标,传统的资源调度算法针对这种有干扰的复杂调度问题,多是通过把调度目标进行多个约束,形成一个动态的调度标准,模型过于复杂,适应性较差。提出改进粒子群算法的混沌数据干扰下的云资源调度方法。建立云资源调度模型,利用粒子群的迭代处理进行云资源调度策略寻优,对粒子的位置和速度的更新方法进行了改进,能够避免混沌数据对云资源调度造成的干扰,将全部调度任务的完成时间作为粒子适应度评价的标准,获得最优调度策略。仿真结果表明,利用改进算法进行混沌数据干扰下的云资源调度任务,系统的均衡度好,效率高,为资源调度效率优化提供了参考。 展开更多

关键词 混沌数据 干扰 云资源调度

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一种基于负载均衡的云资源调度方法 被引量：5

7

作者 陈斌 甘茂林 李娟 《计算机技术与发展》 2017年第6期51-55,共5页

虚拟化技术可以实现云系统中资源的按需分配,但同时可能会造成部分物理服务器负载过重,从而导致系统性能降低。云系统负载均衡,是决定系统计算和服务能力的核心因素。在对云资源调度问题的形式化描述基础上,定义了负载均衡系数,构建了... 虚拟化技术可以实现云系统中资源的按需分配,但同时可能会造成部分物理服务器负载过重,从而导致系统性能降低。云系统负载均衡,是决定系统计算和服务能力的核心因素。在对云资源调度问题的形式化描述基础上,定义了负载均衡系数,构建了云资源调度负载均衡模型。针对云资源调度中的用户需求及服务器属性的差异性问题,提出了一种基于最大需求优先和最闲服务器被选原则的云计算资源调度方法,并进行了算法设计与分析,给出了系统负载均衡系数的动态计算公式。仿真实验结果表明,所提出的方法可得到理想的云计算负载均衡结果,与随机调度、轮转调度等传统算法相比具有优越的负载均衡性能和广泛的适应性。与此同时,所提出的方法可合理协调用户需求和服务器属性,以实现云资源负载均衡。 展开更多

关键词 负载均衡 云资源调度 用户需求 服务器属性

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云环境下基于任务执行行为感知的可信资源调度算法 被引量：4

8

作者 齐平 王福成 王必晴 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第4期657-663,共7页

云计算环境下任务执行的可靠性是当前云资源调度算法研究的热点问题.针对现有可信云资源调度算法的局限性,提出了一种基于任务执行行为感知的可信云资源调度算法.首先,根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资... 云计算环境下任务执行的可靠性是当前云资源调度算法研究的热点问题.针对现有可信云资源调度算法的局限性,提出了一种基于任务执行行为感知的可信云资源调度算法.首先,根据并行任务及胖树形云系统的结构特点,综合考虑了云计算环境下资源节点与通信链路的可靠性问题,构建了基于任务执行行为的云系统可靠性度量模型;其次,提出了一种基于遗传智能的可信云资源调度算法,将云任务可信资源需求与云资源动态供给的局部最优匹配问题转化为考虑并行任务整体可靠性需求的全局调度优化问题.仿真实验结果表明,该算法能够有效提高云任务执行的成功率,降低任务的平均调度长度. 展开更多

关键词 云资源调度 可靠性需求 并行任务 遗传智能

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云虚拟桌面中资源分配策略的设计研究 被引量：1

9

作者 周国福 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2019年第4期32-35,共4页

针对传统云虚拟桌面资源访问控制模型存在难以抵抗网络存在的干扰、鲁棒性较差等问题,在传统的链路分散控制模型基础上,提出一种自适应的云虚拟桌面资源调度控制模型.建构了云虚拟桌面资源调度控制模型的总体结构模型设计,采用线性规划... 针对传统云虚拟桌面资源访问控制模型存在难以抵抗网络存在的干扰、鲁棒性较差等问题,在传统的链路分散控制模型基础上,提出一种自适应的云虚拟桌面资源调度控制模型.建构了云虚拟桌面资源调度控制模型的总体结构模型设计,采用线性规划博弈模型进行资源数据的访问调度,实现了资源数据调度算法的设计和改进.并将云虚拟桌面的数据调度控制问题转换为调度优化问题,并设计了分配策略,最终实现执行效率的提高.实验表明,改进后的自适应的云虚拟桌面资源调度控制模型能够更高效地提高云资源的调度效率,且云虚拟桌面的资源控制平衡性更优. 展开更多

关键词 云虚拟桌面 自适应均衡 云资源调度 云资源访问

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基于数据挖掘的电力云资源规划调度 被引量：1

10

作者 庞松涛 《电信科学》 北大核心 2015年第3期142-147,共6页

随着虚拟化技术的应用,数据中心的资源利用率已经得到一定程度的提高,但是云资源通常还是根据用户提出的需求预先分配,资源利用率仍然有待提高。为了进一步改进资源利用率,云中心的实际资源需求可分为"周期资源"及"峰期... 随着虚拟化技术的应用,数据中心的资源利用率已经得到一定程度的提高,但是云资源通常还是根据用户提出的需求预先分配,资源利用率仍然有待提高。为了进一步改进资源利用率,云中心的实际资源需求可分为"周期资源"及"峰期资源"。"周期资源"可以通过历史规律,利用递阶成分负载模型进行分析,预测出数据中心大部分时间的资源需求;"峰期资源"主要是满足短时间内的各种高峰资源需求,这种需求应用了排队论及随机均衡算法模型并根据实际应用的需要动态启用、分配和收回资源。通过使用资源收集与分配守护进程对云中心资源需求进行规划调度实验,效果明显,从而为云中心资源利用率的提升及节能减排提供了一种有效途径。 展开更多

关键词 数据挖掘 智慧电力云 云资源调度

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模糊云资源调度问题的RIOPSO算法 被引量：1

11

作者 李成严 宋月 马金涛 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第8期1534-1545,共12页

针对时间-成本约束下的云资源调度问题,使用三角模糊数表示不确定的任务执行时间,建立了模糊云资源调度模型,调度的目标是降低任务总的执行时间和总的成本消耗,决策变量是任务和虚拟机的映射关系。使用混合粒子群优化算法(RIOPSO)对模... 针对时间-成本约束下的云资源调度问题,使用三角模糊数表示不确定的任务执行时间,建立了模糊云资源调度模型,调度的目标是降低任务总的执行时间和总的成本消耗,决策变量是任务和虚拟机的映射关系。使用混合粒子群优化算法(RIOPSO)对模糊云资源调度进行求解。该算法使用了正交初始化粒子群的方法,提升粒子初始探索最优调度方案的质量,在粒子搜索过程中使用重新随机化控制粒子的搜索范围,使用实时更新惯性权重的方式控制粒子在搜索中的速度,从而得到最优的调度方案。在Cloudsim仿真平台上使用随机生成的仿真数据,对提出的问题模型和优化算法进行验证,证明了模型的可靠性,实验结果表明使用提出的优化算法,可以达到使云资源调度中总执行时间和总执行成本降低的目的,并且在收敛速度、求解能力方面具有良好的性能。 展开更多

关键词 云资源调度 粒子群算法(PSO) 正交初始化 重新随机化 更新惯性权重

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一种基于局部最优云服务选择模型的云资源调度算法 被引量：8

12

作者 王福成 齐平 李龙澍 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第12期2697-2701,共5页

提出一种基于局部最优云服务选择模型的云资源调度算法,通过主客观赋权模式来确定各云服务属性的权重,再引入序数效用函数作为局部最优云服务排序的依据.仿真实验结果分析表明,该算法能够充分体现用户偏好,有效提高云资源预留服务的利... 提出一种基于局部最优云服务选择模型的云资源调度算法,通过主客观赋权模式来确定各云服务属性的权重,再引入序数效用函数作为局部最优云服务排序的依据.仿真实验结果分析表明,该算法能够充分体现用户偏好,有效提高云资源预留服务的利用率并能够缩小问题求解空间,在云资源调度系统的有效性、负载均衡离差、算法时间代价等方面均实现了较好性能. 展开更多

关键词 云资源调度 局部最优云服务 用户偏好 主客观赋权模式

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基于云计算的风电经营管控数据平台技术研究 被引量：2

13

作者 王寅生 朱志成 +1 位作者 王其乐 尹诗 《电力大数据》 2017年第10期56-60,共5页

介绍了基于云计算的风电经营管控数据平台系统搭建策略,从风电生产数据的自身特点出发,采用成熟的商业Hadoop系统加云计算平台的架构方式,平台开发基于J2EE技术路线,采用SOA、模块化和构件化架构。通过云平台可节省投资、实现快速部署,... 介绍了基于云计算的风电经营管控数据平台系统搭建策略,从风电生产数据的自身特点出发,采用成熟的商业Hadoop系统加云计算平台的架构方式,平台开发基于J2EE技术路线,采用SOA、模块化和构件化架构。通过云平台可节省投资、实现快速部署,平台安全稳定不受物理设备存储计算容量的限制,可实现计算资源的快速横向扩展,为风电企业实现大数据平台建设提供了新的思路与想法。该平台建成后为龙源电力集团在投资回报、运营优化、资源配置、管理提升和企业战略等多层面提供有效的数据支撑。 展开更多

关键词 云计算 大规模分布式计算 统一数据管理平台 风电云资源调度

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风电运营管理云中心建设

14

作者 王寅生 《风力发电》 2018年第3期5-9,共5页

本文详细介绍了风电运营管理云中心的搭建策略,从风电生产数据特点出发,采用hadoop技术与云计算平台架构。云平台可有效节省投资、实现快速部署,同时平台不受物理设备存储容量限制,可实现计算资源的快速横向扩展,为风电企业运营中心建... 本文详细介绍了风电运营管理云中心的搭建策略,从风电生产数据特点出发,采用hadoop技术与云计算平台架构。云平台可有效节省投资、实现快速部署,同时平台不受物理设备存储容量限制,可实现计算资源的快速横向扩展,为风电企业运营中心建设提供了新的思路与途径。该平台建成后为龙源电力在投资回报、生产管控优化、资源配置、管理提升和企业战略等多层面提供有效的数据支持。 展开更多

关键词 云计算 大规模分布式计算 统一数据管理平台 风电云资源调度

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基于改进共生优化算法的云计算资源调度优化 被引量：6

15

作者 李卫星 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第17期148-157,共10页

针对云计算资源调度模型具有复杂性和不确定性,导致资源分配合理性较差,存在资源浪费的问题,提出一种改进的共生优化算法对云计算资源调度模型进行优化.针对共生算法存在局部搜索能力较差以及在迭代后期易早熟陷入局部最优的问题,通过... 针对云计算资源调度模型具有复杂性和不确定性,导致资源分配合理性较差,存在资源浪费的问题,提出一种改进的共生优化算法对云计算资源调度模型进行优化.针对共生算法存在局部搜索能力较差以及在迭代后期易早熟陷入局部最优的问题,通过镜像初始化以及牛顿局部增强策略进行改进,并进行数值仿真实验.最后以改进后的共生优化算法对云计算资源调度模型进行优化求解,实验结果表明,改进后的共生优化算法有效提降低了云计算所需时间和能耗花费,提高了资源利用率. 展开更多

关键词 共生优化算法 云计算资源调度 镜像初始化 牛顿局部增强

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一种权重自适应的强化学习云资源调度算法 被引量：5

16

作者 李成严 孙巍 唐立民 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第2期17-25,共9页

针对云资源调度问题,依据强化学习算法和云资源调度模型,建立了一种同时优化任务完成时间和运行成本的多目标云资源调度模型,并提出了一种权重自适应的强化学习算法对其进行求解。设计基于一维数组的状态空间和动作表示方法,压缩算法的... 针对云资源调度问题,依据强化学习算法和云资源调度模型,建立了一种同时优化任务完成时间和运行成本的多目标云资源调度模型,并提出了一种权重自适应的强化学习算法对其进行求解。设计基于一维数组的状态空间和动作表示方法,压缩算法的存储开销,以提高算法效率。引入一种权重自适应的动作选择策略,首先根据执行动作所得到的回报值权重自适应,再通过启发式函数选择动作,以提高算法的收敛速度。使用Cloudsim仿真平台求解随机生成的数据,对使用权重自适应的Q学习算法进行测试。实验结果表明,权重自适应的启发式Q学习算法在寻优能力和负载均衡方面比遗传算法和Q学习算法好,在收敛速度方面比Q学习算法和启发式Q学习算法快。 展开更多

关键词 云资源调度 权重自适应 强化学习 启发式函数

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基于优化克隆选择算法的云资源调度研究 被引量：1

17

作者 杨丽 朱博 《计算机与数字工程》 2018年第12期2395-2399,共5页

论文在克隆选择算法的启发下,提出了克隆选择的优化模型和算法,通过对多峰函数的计算优化实验,验证了该优化方法改进了传统遗传算法的性能。同时,论文将此算法应用于云环境的资源调度研究中,最终提出具有模糊处理时间的人工免疫调度算... 论文在克隆选择算法的启发下,提出了克隆选择的优化模型和算法,通过对多峰函数的计算优化实验,验证了该优化方法改进了传统遗传算法的性能。同时,论文将此算法应用于云环境的资源调度研究中,最终提出具有模糊处理时间的人工免疫调度算法。通过仿真和比较实验,验证了该算法的有效性和效率。 展开更多

关键词 云资源调度 克隆选择优化 人工免疫算法 模糊处理时间

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一种改进后的蝙蝠算法在云计算资源调度的应用及仿真研究 被引量：1

18

作者 刘颜颜 《宁夏师范学院学报》 2020年第1期66-71,共6页

为了实现云计算资源调度的优化,提出改进的蝙蝠算法,结合膜计算方式,在CloudSim软件搭建仿真环境进行仿真实验.同时,以Sphere等三个基准函数对改进后的算法性能进行了仿真测试,测试结果显示基于膜计算的蝙蝠算法具有良好的收敛稳定性与... 为了实现云计算资源调度的优化,提出改进的蝙蝠算法,结合膜计算方式,在CloudSim软件搭建仿真环境进行仿真实验.同时,以Sphere等三个基准函数对改进后的算法性能进行了仿真测试,测试结果显示基于膜计算的蝙蝠算法具有良好的收敛稳定性与精确性.研究表明,提出的基于膜计算的蝙蝠算法很大程度上提高了云计算资源调度能力,实现了资源的有效利用. 展开更多

关键词 蝙蝠算法 云计算资源调度 cloudSim平台 仿真实验 收敛稳定

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基于改进人工蜂群算法的云任务调度

19

作者 吴傲 陈宏伟 《湖北工业大学学报》 2021年第5期55-58,共4页

基于传统的优化算法在云计算资源调度中存在的较低资源利用率,任务调度时间成本较高、服务器节点间的负载不均衡等问题,提出了基于博弈论的改进人工蜂群算法,以此来提高传统的资源调度算法的工作效率。仿真实验结果显示,基于博弈论的改... 基于传统的优化算法在云计算资源调度中存在的较低资源利用率,任务调度时间成本较高、服务器节点间的负载不均衡等问题,提出了基于博弈论的改进人工蜂群算法,以此来提高传统的资源调度算法的工作效率。仿真实验结果显示,基于博弈论的改进人工蜂群算法较原算法和同类型算法能够显著提高资源调度的效率和有效性。 展开更多

关键词 云计算资源调度 博弈论 人工蜂群算法

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云计算环境下基于ABC-QPSO算法的资源调度模型 被引量：6

20

作者 温聪源 徐守萍 曾致远 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第5期30-32,64,共4页

为了提高云计算资源的利用率,保证节点负载均衡,提出一种人工蜂群算法和量子粒子群算法相融合的云计算资源调度模型(ABC-QPSO)。首先将人工蜂群算法的搜索算子作为变异算子引入到量子粒子群算法中,以解决量子粒子群算法早熟收敛缺陷,然... 为了提高云计算资源的利用率,保证节点负载均衡,提出一种人工蜂群算法和量子粒子群算法相融合的云计算资源调度模型(ABC-QPSO)。首先将人工蜂群算法的搜索算子作为变异算子引入到量子粒子群算法中,以解决量子粒子群算法早熟收敛缺陷,然后以任务完成时间最短作为量子粒子群的适应度函数对云计算资源调度进行优化,最后在Cloud Sim平台上对ABC-QPSO的性能进行测试。结果表明,ABC-QPSO算法不仅克服了QPSO算法的不足,而且有效缩短了任务的完成时间,提高了云计算资源利用率,适合于进行大规模任务的云计算资源调度。 展开更多

关键词 云计算 资源调度 人工蜂群算法 量子粒子群算法 任务分配

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