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题名基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化
被引量：18
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作者
倪志伟
李蓉蓉
方清华
庞闪闪
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机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期107-112,121,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71271071)
国家自然科学基金重点资助项目(71490725)
国家863计划项目(2011AA040501)~~
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文摘
针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。
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关键词
云任务调度
离散型人工蜂群算法
云计算
优化策略
偏好满意度策略
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Keywords
cloud task scheduling
Discrete Artificial Bee Colony（DABC） algorithm
cloud computing
optimization strategy
preference satisfaction policy
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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