共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
任务调度是云计算实现高效计算的关键技术。本文采用粒子群算法进行任务调度求解,对每个子任务占用的资源采用间接编码方式,考虑时间和成本定义合理的初始化参数,选择合适的适应度函数,尽量避免陷入局部最优。仿真结果表明,改进算法具有寻优能力强、耗时少等优点,实现较为理想的任务调度结果。 相似文献
2.
基于粒子群的网格任务调度算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
为了更好地解决异构动态环境下的资源管理问题,提出了一种网格环境下的任务调度模型。该模型考虑了当前网格虚拟组织下的计算资源、存储资源和带宽资源,模型的最优化目标是实现三者利用率最高和代价最低,即构造min-max函数。与遗传算法相比,利用粒子群优化算法对min-max函数求解提高了资源的利用率和任务的执行效率,同时在随着迭代次数增加的情况下,搜索速度、寻优率和避免早熟方面也有明显的提高。 相似文献
3.
高效的调度方法促使云计算更快更好地服务,一般采用优化算法来解决云计算中的调度问题。将布谷鸟搜索(CS)和粒子群优化(PSO)两种算法相结合,提出多目标布谷鸟粒子群优化算法(MO-CPSO),主要目的是提高云计算的服务质量。使用Cloudsim仿真工具对MO-CPSO算法的性能进行了评估。仿真结果表明,与CS、ACO和Min-Min算法相比,MO-CPSO算法使makespan、开销和截止时间违背率均最小。 相似文献
4.
5.
6.
求解独立任务调度问题的改进粒子群算法 总被引:2,自引:2,他引:0
独立任务调度问题是分布式系统中的一个NP难题.提出了基于实数编码和基于机器编码的两种改进粒子群算法.前者利用协同子群进化的方式进行问题寻优,后者通过重新定义粒子的位置更新方法,使粒子群算法更好地应用于组合优化问题.仿真结果表明,与遗传算法和基本粒子群算法相比,改进算法具有更快的收敛特性和更好的求解质量. 相似文献
7.
8.
9.
合理高效地优化调度救灾物资对提升地震应急救援效果具有重要意义。地震应急需要同时兼顾时效性、公平性和经济性等相互冲突的多个调度目标。该文对地震应急物资调度问题建立了带约束的3目标优化模型,并设计了基于进化状态评估的自适应多目标粒子群优化算法(AMOPSO/ESE)来求解Pareto最优解集。然后根据“先粗后精”的决策行为模式提出了由兴趣最优解集和邻域最优解集构成的Pareto前沿来辅助决策过程。仿真表明该算法能有效地获得优化调度方案,与其他算法相比,所得Pareto解集在收敛性和多样性上具有性能优势。
相似文献10.
11.
对地观测卫星的任务规划是卫星管控中的关键内容,其本质是一个优化决策的过程。面向多对地观测卫星任务规划的问题特点,建立了问题的数学模型,提出了一种基于离散粒子群的优化算法,设计了离散粒子群的位置变化公式。仿真结果表明,离散粒子群算法具有收敛速度快、寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的多星任务规划问题。 相似文献
12.
为减少进化代数,提高路径覆盖成功率,提出了多邻域Kalman滤波PSO测试数据生成方法.在该方法中将粒子固定划分到不同邻域中,各邻域内指定一个粒子向全局最优粒子学习,其余各粒子向所在邻域中最优粒子学习,而全局最优粒子利用无速度项的简化PSO进化.在此过程中,除全局最优粒子外的各粒子利用Kalman滤波方程更新粒子的位置.实验表明,相较于基本PSO和其他PSO方法,即使是覆盖困难的路径,本文方法也具有进化代数少、路径覆盖成功率高及性能稳定的特点. 相似文献
13.
天基预警系统资源调度是一项重要而棘手的问题。对预警任务特性进行了分析,在此基础上提出一种基于关键点的任务分解方法,将其转换为可求解的组合优化问题;建立了问题的约束满足模型。针对该模型规模大、变量多的特点,设计一种具有快速求解能力的改进粒子群算法进行求解,该算法采取早熟避免机制,防止粒子群算法易产生的早熟现象。实验结果表明算法能够在给定时间内求得理想的调度方案。 相似文献
14.
15.
贾冀婷 《微电子学与计算机》2011,28(12):68-71
针对软件可靠性分配中不易求解全局最优解这一问题,将可靠性指标分配到每个模块中,并利用改进的粒子群优化算法来搜索模型的最优解.实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解软件可靠性分配问题时的效果优于遗传算法等其他智能优化算法. 相似文献
16.
解决协商僵局问题是协商优化中的重要研究课题.利用协商议题之间的相关性,提出了一种用于消解双边多议题协商僵局的多目标粒子群优化算法(MOPSO).MOPSO首先动态放宽僵局议题的保留值,然后将僵局议题相关的多个议题的保留值缩紧问题转化为一个多目标优化问题,通过粒子群搜索到Pareto最优解集,从而并行优化了这些相关议题的保留值,最后在不降低协商者整体利益条件下进行协商议题保留值向量等效置换.实验验证了MOPSO是有效的,其僵局解决能力明显比现有的其他方法强. 相似文献
17.
18.
为提升设备到设备(Device-to-Device,D2D)辅助的协作非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)中继系统的性能,以最大化系统遍历容量为目标建立优化模型,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法设计最优功率分配策略,求出每个用户的最佳功率分配因子,从而得到系统遍历容量的最优值。仿真结果表明,所提出的基于PSO的功率分配方案不仅能提高系统容量,还可以降低用户的中断概率。 相似文献