【摘 要】
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针对云计算中的资源调度效率低的问题，提出将改进后的鸡群算法用于调度。首先，引入反向学习概念对鸡群种群进行初始化，提高全局搜索能力；其次，对小鸡的位置引入了粒子群算法中的权
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(LQ18A010003,11426205);绍兴市科技局项目(2015B70013)
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针对云计算中的资源调度效率低的问题，提出将改进后的鸡群算法用于调度。首先，引入反向学习概念对鸡群种群进行初始化，提高全局搜索能力；其次，对小鸡的位置引入了粒子群算法中的权重值和学习因子的概念进行改进，优化了鸡群个体位置；再次通过差分算法对鸡群算法整体的个体位置进行优化，最后通过边界处理从整体上预防了算法中个体位置可能出现的越界。在仿真实验中，将优化后的鸡群算法与基本鸡群算法，粒子群算法和蚁群算法进行在完成时间，花费成本、能量消耗和负载均衡中进行了对比，取得了较好的效果。
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