【摘 要】
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针对云计算资源调度存在效率低的问题,提出了基于服务质量(QoS)的云计算资源调度算法。首先,在蚁群优化(ACO)算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性,设置反
【机 构】
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浙江工业职业技术学院,浙江大学理学部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11426205,LQ18A010003);绍兴市科技局项目(2015B70013)~~
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针对云计算资源调度存在效率低的问题,提出了基于服务质量(QoS)的云计算资源调度算法。首先,在蚁群优化(ACO)算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性,设置反馈因子来提高概率的选择;其次,在蛙跳算法(SFLA)中通过交叉因子和变异因子来提高SFLA的局部搜索效率;最后,在ACO算法的每一次迭代中通过引入SFLA的局部搜索和全局搜索进行更新,提高了算法的效率。云计算的仿真实验结果表明,与基本的ACO算法、SFLA、改进后的粒子群优化(IPSO)算法、改进的人工蜂群算法(IABC)相比,所提算法在QoS的4个指标中有最少的完成时间、最低的消耗成本、最高的满意度和最低的异常数值,表明所提算法能够有效地运用在云计算资源调度中。
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