| 基于资源状态蚁群算法的云计算任务分配 |
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| 引用本文： | 黄俊,王庆凤,刘志勤,王耀彬.基于资源状态蚁群算法的云计算任务分配[J].计算机工程与设计,2014,35(9). |
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| 作者姓名： | 黄俊 王庆凤 刘志勤 王耀彬 |
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| 作者单位： | 西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳,621010 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，四川省科技厅基金项目，四川省教育厅重点基金项目，西南科技大学科研基金项目 |
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| 摘 要： | 针对云计算中的任务分配问题,分析任务资源之间的数学模型,提出一种基于资源状态蚁群算法,相对一般蚁群算法,加入虚拟机实时状态,更精确地表达云计算任务分配的问题.通过CloudSim工具设计仿真实验,实验结果表明,与最近Cristian Mateos提出的蚁群改进算法相比,该算法在任务完成时间、算法稳定收敛方面取得了较好表现,以RR算法为基准,该算法提高后的时间比例稳定在RR算法任务完成时间的60％～65％,稳定性提高4.7倍.
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| 关 键 词： | 云计算 任务分配 蚁群优化 云仿真 云建模 |
Cloud task scheduling based on resource state ant colony optimization |
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| HUANG Jun,WANG Qing-feng,LIU Zhi-qin,WANG Yao-bin.Cloud task scheduling based on resource state ant colony optimization[J].Computer Engineering and Design,2014,35(9). |
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| Authors: | HUANG Jun WANG Qing-feng LIU Zhi-qin WANG Yao-bin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | cloud computing task allocation ant colony optimization (ACO) cloud simulation cloud modeling |
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