【摘 要】
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为提高云计算平台的调度效率和资源利用率,提出一种改进模糊聚类的云任务调度算法。对云平台中资源特征进行量化、规范化,以模糊数学理论为基础,将资源划分到3个聚类中,对每
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F201204089);河北农业大学理工基金项目(LG201407;LG20140703)
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为提高云计算平台的调度效率和资源利用率,提出一种改进模糊聚类的云任务调度算法。对云平台中资源特征进行量化、规范化,以模糊数学理论为基础,将资源划分到3个聚类中,对每个聚类应用Min-Min启发式算法进行任务分配,根据设定的阈值对该分配结果进行调整,得到更优调度结果。实验结果表明,该算法在执行时间上优于传统无聚类的算法,与不进行阈值调整的算法相比,在性能和负载均衡方面有很好效果,是一种行之有效的云任务调度算法。
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