云计算中基于生物共生机制改进粒子群优化的任务调度方案

摘要：

针对传统的基于智能算法的云计算任务调度方案获取最优解用时较多的问题,受生物界共生现象的启发,提出一种基于生物共生机制(SM)改进粒子群优化(PSO)的任务调度方案.首先,将PSO中的粒子分成2个种群,各自执行寻优.然后,每执行k次PSO迭代后,将两个种群中的个体进行互利共生和寄生操作.通过互利共生操作使搜索过程穿过最佳解区域,从而增强搜索能力;通过寄生操作排除较差解并引入较优解来防止过早收敛.最终获得任务调度的最优解.仿真结果表明,提出的优化算法可快速收敛,相比其他几种较新的调度方案,提出的方案能够获得最小的任务完成时间和响应时间.

关键词：云计算、任务调度、生物共生机制、粒子群优化、全局搜索能力

所属期刊栏目：32

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61364003,61562703;贵州省联合基金资助项目黔科合J字LKT[2012]16号;The National Natural Science Foundation of China61364003,61562703;Guizhou Province Mutual FoundationLKT[2012]16

在线出版日期：2016-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：113-119