【摘 要】
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为提高云资源调度的性能,提出基于任务聚类的改进人工蜂群调度方法。建立云任务模型、云资源模型、约束模型、服务质量模型等云问题模型;改进跟随蜂蜜源选择概率,提高优质解
【机 构】
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无锡工艺职业技术学院信息中心,江南大学物联网学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61302133)
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为提高云资源调度的性能,提出基于任务聚类的改进人工蜂群调度方法。建立云任务模型、云资源模型、约束模型、服务质量模型等云问题模型;改进跟随蜂蜜源选择概率,提高优质解选择概率和其附近的有效搜索,改进雇佣蜂的蜜源搜索策略,使算法能够兼顾大范围搜索并快速收敛;提出任务聚类和资源评价方法,将云任务和云资源都分为计算型、通信型、存储型3类,有针对性地进行资源分配。经仿真验证,通过调整优化系数改变优化重心,改进人工蜂群算法在花费、任务完成时间、可靠性方面均可取得最优解;基于聚类的调度方法在任务完成时间和资源利用率上具有
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