【摘 要】
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传统的蚁群算法(ACO)在云计算资源调度的应用中,存在一些资源节点无法满足任务运行所需的硬件配置条件,从而在任务调度算法中造成了大量的浪费以及整体资源调度效率低下等问
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传统的蚁群算法(ACO)在云计算资源调度的应用中,存在一些资源节点无法满足任务运行所需的硬件配置条件,从而在任务调度算法中造成了大量的浪费以及整体资源调度效率低下等问题。据此提出一种基于最小资源矩阵(ACO-MRM)的改进蚁群算法,抛弃大量不满足任务运行条件的资源节点,减少大量对无效资源节点的计算,加速算法收敛。仿真实验表明,改进的蚁群算法不仅能够提高云计算调度的有效性,而且能缩短任务执行时间和减少运行成本来获取全局最优调度方案。
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