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云计算环境下基于改进粒子群的任务调度算法
被引量:
26
1
作者
封良良
张陶
+2 位作者
贾振红
夏晓燕
覃锡忠
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期183-186,191,共5页
现有云计算任务调度算法为追求最短完成时间不能很好地兼顾成本。为此,提出一种基于改进粒子群的任务调度算法。采用间接编码方式对每个子任务占用的资源进行编码,给出解码方式,定义考虑时间和成本的适应度函数,确立粒子位置和速度的更...
现有云计算任务调度算法为追求最短完成时间不能很好地兼顾成本。为此,提出一种基于改进粒子群的任务调度算法。采用间接编码方式对每个子任务占用的资源进行编码,给出解码方式,定义考虑时间和成本的适应度函数,确立粒子位置和速度的更新方法。实验结果表明,在相同的条件设置下,该算法的总任务完成时间和总任务完成成本小于传统粒子群优化算法。
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关键词
云计算
任务调度
时间成本
双适应度粒子群优化
粒子群优化算法
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职称材料
题名
云计算环境下基于改进粒子群的任务调度算法
被引量:
26
1
作者
封良良
张陶
贾振红
夏晓燕
覃锡忠
机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国移动通信集团新疆有限公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期183-186,191,共5页
基金
中国移动新疆分公司研究发展基金资助项目(xjm2011-1)
文摘
现有云计算任务调度算法为追求最短完成时间不能很好地兼顾成本。为此,提出一种基于改进粒子群的任务调度算法。采用间接编码方式对每个子任务占用的资源进行编码,给出解码方式,定义考虑时间和成本的适应度函数,确立粒子位置和速度的更新方法。实验结果表明,在相同的条件设置下,该算法的总任务完成时间和总任务完成成本小于传统粒子群优化算法。
关键词
云计算
任务调度
时间成本
双适应度粒子群优化
粒子群优化算法
Keywords
cloud computing
task schedule
time cost
double-fitness particle swarm optimization(dfpso)
particle
swarm
optimization(
PSO) algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
云计算环境下基于改进粒子群的任务调度算法
封良良
张陶
贾振红
夏晓燕
覃锡忠
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
26
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