【摘 要】
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随着云环境中任务规模的不断扩大,云计算中心高能耗问题变得日益突出.如何解决云环境中任务分配问题从而有效降低能耗,本文提出了一种改进的粒子群优化算法(Modified Particl
【机 构】
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中南大学计算机学院,长沙学院计算机工程与应用数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572525);长沙市科技计划资助项目(k1705036);湖南省自然科学基金青年基金项目(2019JJ50689);中国博士后科学基金项目(2018M642974);湖南省教育厅优秀青年基金项目(18B412)~~
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随着云环境中任务规模的不断扩大,云计算中心高能耗问题变得日益突出.如何解决云环境中任务分配问题从而有效降低能耗,本文提出了一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization,M-PSO).首先构建出一个云计算能耗模型,同时考虑处理器的执行能耗和任务传输能耗.基于该模型,对任务分配问题进行定义描述,并采用粒子群优化算法对问题进行求解.此外,构建动态调整的惯性权重系数函数以克服标准PSO算法的局部最优和收敛速度慢的问题,有效提高系统性能.最后通过仿真实验对该算法
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