【摘 要】
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为了实现云环境下虚拟资源的高效调度并满足用户QoS需求,提出了一种基于多维QoS能实现负载平衡的云资源调度方法;首先,建立了云资源调度的多维QoS数学模型,然后提出了一种基
【基金项目】
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湖北省自然科学基金项目(2011CDC028);湖北教育厅科研计划重点项目(D20122701);黄冈师范学院科学研究自然科学重点项目(2012009103)
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为了实现云环境下虚拟资源的高效调度并满足用户QoS需求,提出了一种基于多维QoS能实现负载平衡的云资源调度方法;首先,建立了云资源调度的多维QoS数学模型,然后提出了一种基于蚁群算法实现云环境虚拟资源调度的算法,对信息素的初始化、虚拟机的选择以及信息素的更新等均进行了改进,并在算法中引入遗传变异因子以提高算法的收敛能力;实验结果表明:该算法能有效解决云环境下虚拟资源调度问题,减少负载均衡离差,较其它方法具有较大优越性,满足了云环境下资源调度的需求。
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