云计算环境下基于改进粒子群算法的任务调度

为了优化云计算环境下任务调度,考虑调度过程中任务的最短完成时间、系统的负载均衡和经济成本3个目标约束,然而3个目标约束之间存在冲突,因此提出了一种使用改进粒子群优化算法来解决云计算任务调度中多目标优化问题,达到同时兼顾3个目标约束的目的。选择惯性权重的模糊自适应策略对粒子群算法进行改进,从而能很好的平衡粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,尽量避免过早收敛和陷入局部极值,并且引入移动子和负载因子的概念,用于实现算法对云计算环境下的任务调度。仿真结果表明,该算法对多目标优化问题,具有较好的寻优能力。

在变化中找到天堂

在一个很深的山谷里，有个小乡镇，那里的居民终日生活在烦恼中：河水泛滥，经常淹没房舍、掠走牲畜；山上的石头也不时滚到路上，滚进田园，给人们的生活带来很多不便这里的生活的确十分艰苦，但人们也只好如此。

移动云环境下的应用分流系统

为解决移动设备有限的内存和电池容量与移动设备发展不匹配的问题,基于移动分流的思想,提出一种以时间和能耗为目标函数的非I/O密集型应用程序分流系统.运行时,基于划分好的应用程序,根据动态分流算法将其部分或者全部分流到云端执行,以达到减少应用程序的执行时间和智能手机能源的消耗,从而提高用户的体验度.最后,基于人脸识别程序,通过仿真对比试验验证了应用程序分流系统在时间和能耗上的有效性.