【摘 要】
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云计算是一种新形成的网络技术,它分别经过了网格计算、分布式计算以及并行计算三个阶段。云计算通过和现在的互联网技术相互联合形成了一种新型的商业服务模式,并且其广泛的
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云计算是一种新形成的网络技术,它分别经过了网格计算、分布式计算以及并行计算三个阶段。云计算通过和现在的互联网技术相互联合形成了一种新型的商业服务模式,并且其广泛的运用对传统的计算模式产生了巨大的影响。然而在有关云计算的问题研究中,任务调度是其中的一个关键部分。面临不断扩大的数据规模和持续增加的使用者数量,怎么使得不仅数据资源能被高效地利用,还要保证能满足使用者对运营商提出的QoS请求,成了任务调度研究所急需解决的关键难点。因此,在现阶段云计算发展过程中,解决云计算中的任务调度问题具有重大作用。在本文的任务调度问题研究中,是把蚁群算法与云计算的特征相融合后应用到云环境下的调度策略中,同时设计了一种基于改进基础蚁群算法、保证资源负载均衡的任务调度策略LB-AACO。首先,LB-AACO创建了一种云计算环境下的任务调度QoS模型,通过考虑到时间、可靠性、费用主要因素,设计了相对应的效用函数来评判系统在某种程度上是否达到负载均衡的目标。其次,LB-AACO是通过自主调整蚁群算法的信息素因子大小来避免算法搜索停滞。在通过对云计算任务调度的特征以及蚁群算法的深入研究后,本文的基于LB-AACO的调度是在仿真软件CloudSim上进行测验,并对多个效用结果进行对比分析,最终验证LB-AACO的可行性和有效性。
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