【摘 要】
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由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型。为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解。通过仿真实验将传统的蚁群算法、Min-Min调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减
【机 构】
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西南交通大学希望学院,成都文理学院,重庆工程学院
【基金项目】
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2018年教育部第二批产学协作育人项目立项项目(201802002058),成都市交通+旅游大数据应用技术研究基地项目(2019001,2018022)。
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由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型。为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解。通过仿真实验将传统的蚁群算法、Min-Min调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减
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