【摘 要】
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针对云计算资源调度存在效率低的问题,提出了基于Qo S的云计算资源调度,首先在蚁群算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性、设置反馈因子来提高概率的选择,
【机 构】
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浙江工业职业技术学院; 浙江大学;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11426205,LQ18A010003),绍兴市科技局项目(2015B70013)
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针对云计算资源调度存在效率低的问题,提出了基于Qo S的云计算资源调度,首先在蚁群算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性、设置反馈因子来提高概率的选择,其次在蛙跳算法中通过交叉因子和变异因子改进蛙跳算法的局部搜索效率,最后在蚁群算法的每一次迭代中通过引入蛙跳算法的局部搜索和全局搜索进行更新,提高了算法的效率。在云计算的仿真实验中,与基本的蚁群算法、蛙跳算法、改进后粒子群算法、改进的人工蜂群算法相比,在Qo S的4个指标中都具有较好的优势,说明本文的算法能够有效的运用在云计算资源调度中
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