10.16208/j.issn1000-7024.2016.08.008
改进的蚁群算法在云计算资源调度中的应用
为提高云计算环境下资源调度的效率,提出一种基于时间成本负载加强型的蚁群算法 TCLB-EACO (time,cost and load balance-enhanced ant colony optimization),在综合参考各种最新蚁群算法的基础上,创新地改进信息素和启发信息。利用CloudSim工具进行仿真测试,与标准 ACO 算法、最新 LBACO 算法做仿真对比,实验结果表明,TCLB-EACO算法在任务的执行时间、成本以及系统负载均衡方面均优于这两种算法,提高了系统资源利用率。
云计算、蚁群算法、负载均衡、任务调度、云仿真
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TP393(计算技术、计算机技术)
重庆市本科高校“三特行动计划”特殊专业建设基金项目渝教高201349号
2016-09-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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2016-2020