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综合馆
融合粒子群与蚁群的云计算任务调度算法
  • 摘要

    在云计算环境中用户数量众多,用户提交的任务总量非常庞大,如何调度这些海量任务使其高效合理地完成成为云计算研究的关键。针对云计算环境的特点,对粒子群和蚁群算法进行改进,提出一种融合二者的任务调度算法。该算法采用粒子群算法进行前期迭代,迭代完成后选取一定数量的优良粒子生成蚁群算法的初始信息素,蚁群算法利用已生成的初始信息素进行后期迭代,并求得最终的任务调度结果。仿真结果表明,该算法优于粒子群算法和蚁群算法,任务的总完成时间明显减少,是一种高效的调度算法。

  • 作者

    查安民  谭文安  ZHA An-min  TAN Wen-an 

  • 作者单位

    南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京,210016/南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京 210016; 上海第二工业大学 计算机与信息学院,上海 201209

  • 刊期

    2016年8期 ISTIC

  • 关键词

    云计算  任务调度  粒子群优化  蚁群优化  cloud computing  task scheduling  PSO  ACO 

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18.232.188.251