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基于竞争粒子群算法的云计算资源调度策略
被引量：
12
1
作者
王镇道
张一鸣
石雪倩
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期80-87,共8页
针对大规模云计算环境下的资源调度问题,提出了改进的竞争粒子群优化算法,以提高云计算资源调度效率.基于多目标综合评价模型,首先建立包含任务完成时间、功耗以及负载均衡度的适应度函数,再利用混沌优化方法产生分布更加均匀的初始化粒...
针对大规模云计算环境下的资源调度问题,提出了改进的竞争粒子群优化算法,以提高云计算资源调度效率.基于多目标综合评价模型,首先建立包含任务完成时间、功耗以及负载均衡度的适应度函数,再利用混沌优化方法产生分布更加均匀的初始化粒子,引入自适应概率的高斯变异对胜利粒子位置进行更新,以提高种群多样性并增强全局搜索能力.仿真试验表明,在相同的条件下,本文算法能够寻到最佳的调度方案,适用于大规模资源调度,且结果优于对比模型.
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关键词
云计算
资源调度
负载均衡
竞争粒子群
混沌初始化
高斯变异
资源分配
算法
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职称材料
题名
基于竞争粒子群算法的云计算资源调度策略
被引量：
12
1
作者
王镇道
张一鸣
石雪倩
机构
湖南大学物理与微电子科学学院
湘投云储科技有限公司
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期80-87,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51972105)
湖南省战略性新兴产业科技攻关与重大成果转化专项项目(2017GK4008)。
文摘
针对大规模云计算环境下的资源调度问题,提出了改进的竞争粒子群优化算法,以提高云计算资源调度效率.基于多目标综合评价模型,首先建立包含任务完成时间、功耗以及负载均衡度的适应度函数,再利用混沌优化方法产生分布更加均匀的初始化粒子,引入自适应概率的高斯变异对胜利粒子位置进行更新,以提高种群多样性并增强全局搜索能力.仿真试验表明,在相同的条件下,本文算法能够寻到最佳的调度方案,适用于大规模资源调度,且结果优于对比模型.
关键词
云计算
资源调度
负载均衡
竞争粒子群
混沌初始化
高斯变异
资源分配
算法
Keywords
cloud
computing
resource
scheduling
load
balancing
competitive
particle
swarm
optimization algorithm
(
cso
)
chaos
initialization
Gaussian
variation
resource
allocation
algorithm
s
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于竞争粒子群算法的云计算资源调度策略
王镇道
张一鸣
石雪倩
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
12
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