【摘 要】
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针对当前任务调度算法在异构云计算环境中完成时间长、资源利用率低以及任务分配不平衡等问题,提出了一种基于改进的群居蜘蛛优化的任务调度算法,该算法通过基于混沌惯性权重
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金项目(2019J1048,2019J1042)。
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针对当前任务调度算法在异构云计算环境中完成时间长、资源利用率低以及任务分配不平衡等问题,提出了一种基于改进的群居蜘蛛优化的任务调度算法,该算法通过基于混沌惯性权重的随机选择对群居蜘蛛群体进行智能建模,在保证有效负载均衡的情况下,使得总体完工时间最小化。该算法避免了局部收敛,在最小完成时间和均衡资源利用率的虚拟机集合中寻找用户任务的最优虚拟机,探索了全局智能搜索。实验结果表明,提出的算法性能明显优于其他智能调度算法。
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