【摘 要】
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因云计算通常需要频繁处理大量的计算任务,所以任务调度策略在云计算效率方面起着关键决定作用。为解决如何对云计算资源进行高效调度管理,使所有任务运行完成所需的时间较短、成本较小并保证系统负载维持在一个相对均衡的状态的问题,提出了一种考虑时间-成本约束条件的蚁群优化算法(TCACO)。通过在云仿真平台Cloud Sim上进行实验,结果表明,与TACO,CACO算法相比,改进的调度算法策略不仅能使任务处理
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因云计算通常需要频繁处理大量的计算任务,所以任务调度策略在云计算效率方面起着关键决定作用。为解决如何对云计算资源进行高效调度管理,使所有任务运行完成所需的时间较短、成本较小并保证系统负载维持在一个相对均衡的状态的问题,提出了一种考虑时间-成本约束条件的蚁群优化算法(TCACO)。通过在云仿真平台Cloud Sim上进行实验,结果表明,与TACO,CACO算法相比,改进的调度算法策略不仅能使任务处理时间较短,执行费用较低,且能使系统负载相对均衡,资源利用率高。
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