基于粒子群优化算法的电子工程资源调度设计

本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的电子工程资源调度设计方法。主要在建立包含计算资源、带宽资源、存储资源和安全属性的资源模型基础上。利用PSO算法对资源进行优化调度,包括初始粒子群生成、粒子更新和最优解输出三个步骤。最后在CloudSim仿真平台上进行实验研究,对比了基于PSO、遗传算法(GA)和神经网络(NN)的资源调度方法。实验结果表明,PSO方法在任务并行度、资源利用率和调度稳定性等方面均优于GA和NN方法,具有较好的应用前景。