| 改进蚁群算法在云计算任务调度中的应用 |
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| 引用本文： | 查英华,杨静丽. 改进蚁群算法在云计算任务调度中的应用[J]. 计算机工程与设计, 2013, 34(5) |
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| 作者姓名： | 查英华 杨静丽 |
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| 作者单位： | 南京工业职业技术学院计算机软件学院,江苏南京,210046 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，南京工业职业技术学院院级基金项目 |
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| 摘 要： | ![]()
针对云计算中的任务调度问题,提出了一种任务调度的增强蚁群算法(task scheduling-enhanced ant colony optimization,TS-EACO).算法兼顾了任务调度的最短完成时间和负载平衡,同时参考了近年来蚁群算法的各种改进,创新地将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的搜索对象.实验在CloudSim仿真平台下进行,并将仿真结果与Round Robin算法和标准蚁群算法进行比较,结果表明TS-EACO算法的任务执行时间和负载平衡性能均优于这两种算法.
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| 关 键 词： | 云计算 任务调度 资源分配 蚁群优化 云仿真 |
Task scheduling in cloud computing based on improved ant colony optimization |
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| ZHA Ying-hua , YANG Jing-li. Task scheduling in cloud computing based on improved ant colony optimization[J]. Computer Engineering and Design, 2013, 34(5) |
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| Authors: | ZHA Ying-hua YANG Jing-li |
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| Abstract: | ![]()
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