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基于粒子群和改進蟻群算法的云計算任務(wù)調(diào)度

計算機工程與設(shè)計 頁數(shù): 8 2024-06-16
摘要: 針對目前云計算任務(wù)調(diào)度方法的效率較低和日益多樣化的用戶服務(wù)質(zhì)量需求等問題,提出一種將粒子群算法和改進蟻群算法結(jié)合的混合粒子群蟻群算法(HPSO-ACO),包括建立云計算任務(wù)調(diào)度模型、用戶服務(wù)質(zhì)量模型及虛擬資源節(jié)點模型。利用離散型粒子群算法,得到初始解集,轉(zhuǎn)化為蟻群算法信息素的初始值,通過改進蟻群算法的尋徑規(guī)則和信息素更新規(guī)則,得到最終解。通過仿真實驗將粒子群算法、蟻群算法和HP... (共8頁)

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