【摘 要】
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针对现有云计算环境中调度算法资源利用率低,调度成本高的问题,提出了一种基于狮子优化和引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)混合的多目标任务调度算法,该算法使用成本、能耗、资源利用作为目标函数,将狮子搜索和引力搜索算法进行有效地组合来执行智能过程调度,改善调度过程中的优化问题,避免陷入局部最优。实验结果表明,相对于其他调度算法,提出的多目标任务调度算法的性能具有明显的优势,解决了传统单目标资源调度算法存在的缺陷,最终优化方案可以获得最低成本、最低能耗和最高利润。
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金项目(项目编号:2019J1048,2019J1042)。
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针对现有云计算环境中调度算法资源利用率低,调度成本高的问题,提出了一种基于狮子优化和引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)混合的多目标任务调度算法,该算法使用成本、能耗、资源利用作为目标函数,将狮子搜索和引力搜索算法进行有效地组合来执行智能过程调度,改善调度过程中的优化问题,避免陷入局部最优。实验结果表明,相对于其他调度算法,提出的多目标任务调度算法的性能具有明显的优势,解决了传统单目标资源调度算法存在的缺陷,最终优化方案可以获得最低成本、最低能耗和最高利润。
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