【摘 要】
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粒子群优化算法已经有许多的研究应用在云计算任务调度上,但是粒子群优化算法在应用过程中易出现陷入早熟、求解精度低的缺点。针对上述不足,提出混合标准粒子群与鸡群优化算
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粒子群优化算法已经有许多的研究应用在云计算任务调度上,但是粒子群优化算法在应用过程中易出现陷入早熟、求解精度低的缺点。针对上述不足,提出混合标准粒子群与鸡群优化算法的策略,将粒子群算法以任务完成总时间和任务执行成本为目标进一步优化,最后用cloudsim对新算法与标准粒子群算法、鸡群优化算法进行比较。实验结果表明,新算法在任务完成总时间和任务总的执行成本上取得了明显改善,能够更好地提高对用户的服务质量和需求。
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