【摘 要】
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在云环境中,如何高效的实现任务与资源之间的映射一直是研究的热点问题。仿生算法被广泛的应用于任务调度的优化,其中粒子群优化算法凭借其结构简单、参数少和易实现的优点而
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2011004)
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在云环境中,如何高效的实现任务与资源之间的映射一直是研究的热点问题。仿生算法被广泛的应用于任务调度的优化,其中粒子群优化算法凭借其结构简单、参数少和易实现的优点而受到大力重视。但是,标准的粒子群优化算法对于存在较多局部极值云计算环境,很容易出现“早熟”的问题,这是由于种群多样性的匮乏所致。因此,在搜寻过程中能够保持种群的多样性十分重要,本文提出了“分裂”的思想,经过实验证明,该方法能够很好的解决“早熟”的问题,有效的保持种群多样性,并能有效的减少任务的完成时间。
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