一种基于蚁群算法动态均衡的网格任务调度

来源 :东北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:xieqi509
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网格资源分配属于NP-难问题,为了更好地解决该问题,首先建立一种性能QoS优化的作业级网格任务调度模型和目标函数,并对资源和任务数进行了分析.提出了基于动态信誉度的改进蚁群算法RACO(reputation-based ACO)进行网格任务调度,RACO引入空间效率和时间效率的动态调节因子,同时采用局部和全局信息素更新策略.仿真实验表明,RACO在资源利用率、动态均衡方面优于Min-min,Max-min和ACO算法.
其他文献
在目标跟踪研究中,大量的实验证明粒子滤波算法对于运动轨迹变化复杂的运动目标跟踪效果不理想.基于变率粒子滤波算法(VRPF),以大型建筑灾难救援系统为研究背景,应用无线传感器网络技术,提出了一种自适应变率粒子滤波算法(AVRPF).该算法通过比较某时刻粒子值与测量值的关系自适应地调节采样周期,以提高对复杂运动目标的跟踪精度,尤其当运动轨迹出现大幅度变化时.仿真实验证明了该算法的有效性和实用性.