基于改进粒子群算法的云资源调度

被引：22

作者：

袁正午

李君琪

机构：

[1] 重庆邮电大学计算机科学与技术学院S技术集成与应用研究所

来源：

计算机工程与设计 | 2016年 / 37卷 / 02期

关键词：

云计算; 改进粒子群算法; 资源调度; 适应度; 迭代;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2016.02.023

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)迭代过程易陷入局部最优并发生"早熟"现象。为提高云计算资源利用效率,改进粒子群算法,并将其应用于云资源调度。改进算法中认知项和社会项权重随迭代次数变化,更加符合粒子群算法的客观规律。实验结果表明,改进算法全局搜索能力更强,能获得更优的云计算资源调度方案。

引用

页码：401 / 404+412 +412

页数：5

共 8 条

[1] 基于混合粒子群算法的云计算任务调度研究 [J].