【摘 要】
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云计算环境中的任务调度问题一直是云计算研究的重点，任务调度的目的寻找最优的任务调度策略，以高效地完成计算任务。针对云计算环境下资源规模庞大、异构性的特点，为了克服传统
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云计算环境中的任务调度问题一直是云计算研究的重点，任务调度的目的寻找最优的任务调度策略，以高效地完成计算任务。针对云计算环境下资源规模庞大、异构性的特点，为了克服传统调度算法存在的缺点，提出一种基于改进自适应人工鱼群算法的任务调度算法。该算法以任务总执行时间作为目标函数，在迭代过程中动态自适应的调整人工鱼的视野和步长．同时对觅食行为进行改进，加快算法的收敛速度，避免算法陷入局部最优，以此提高任务调度的性能。通过在CloudSim平台进行仿真对比实验，相较于其他智能寻优算法。该算法在任务执行时间和收敛速度上
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