資料介紹
云計(jì)算環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度問題一直是云計(jì)算研究的重點(diǎn),任務(wù)調(diào)度的目的尋找最優(yōu)的任務(wù)調(diào)度策略,以高效地完成計(jì)算任務(wù)。針對(duì)云計(jì)算環(huán)境下資源規(guī)模龐大、異構(gòu)性的特點(diǎn),為了克服傳統(tǒng)調(diào)度算法存在的缺點(diǎn),提出一種基于改進(jìn)自適應(yīng)人工魚群算法的任務(wù)調(diào)度算法。該算法以任務(wù)總執(zhí)行時(shí)間作為目標(biāo)函數(shù),在迭代過程中動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的調(diào)整人工魚的視野和步長,同時(shí)對(duì)覓食行為進(jìn)行改進(jìn),加快算法的收斂速度,避免算法陷入局部最優(yōu),以此提高任務(wù)調(diào)度的性能。通過在CloudSim平臺(tái)進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn),相較于其他智能尋優(yōu)算法,該算法在任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和收斂速度上都有明顯的優(yōu)勢(shì),是一種有效的任務(wù)調(diào)度算法。
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