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基于聚類和改進(jìn)共生演算法的云任務(wù)調(diào)度策略

2018-04-17 | rar | 1.19 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  云計(jì)算是近幾年發(fā)展起來的一種按需共享信息服務(wù)模式,是未來網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的重要形式。云計(jì)算系統(tǒng)將不同物理位置上的資源整合為一個(gè)邏輯整體,為用戶提供一體化應(yīng)用服務(wù),因此,云環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度與資源分配關(guān)系著整個(gè)云平臺的使用效率,其模型的優(yōu)劣直接關(guān)系到云計(jì)算系統(tǒng)是否能夠提供有效的、可靠的服務(wù),任務(wù)調(diào)度是云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)之一。

  在云環(huán)境中,以遺傳算法( Genetic Algorithm,GA)和粒子群優(yōu)化( Particle Swarm Optimization,PSO)算法等為代表的群體優(yōu)化算法被廣泛地應(yīng)用于解決調(diào)度問題并取得了可觀的效果。這些算法往往單一考慮調(diào)度代價(jià),云計(jì)算的目標(biāo)是按需提供服務(wù),單純的計(jì)算時(shí)間、通信消耗或負(fù)載均衡無法滿足現(xiàn)實(shí)需求。因此,基于服務(wù)質(zhì)量( Quality of Service,QoS)的調(diào)度算法被相繼提出,主要分為基于成本的QoS和基于用戶滿意度的QoS。

基于聚類和改進(jìn)共生演算法的云任務(wù)調(diào)度策略

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