【摘 要】
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随着云计算的蓬勃发展,针对云计算中虚拟机负载不均衡及任务集完成时间较长的问题,提出了一种基于蚁群优化的任务负载均衡调度算法(WLB-ACO)。首先基于当前虚拟机的资源利用
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41271387)
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随着云计算的蓬勃发展,针对云计算中虚拟机负载不均衡及任务集完成时间较长的问题,提出了一种基于蚁群优化的任务负载均衡调度算法(WLB-ACO)。首先基于当前虚拟机的资源利用情况判断虚拟机的负载状态,其次,根据虚拟机的负载因子定义信息素的挥发因子(w),改进信息素更新规则,并利用WLB-ACO合理的分配任务,使整个系统达到负载均衡状态的同时任务集的完成时间最短。最后,采用Cloudsim工具设计仿真实验,实验结果表明,提出的基于蚁群优化的任务调度算法在性能、最短完成时间及算法的稳定收敛性上有了一定的提高。
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