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摘要:
为了解决云环境下的资源调度问题,提出了一种改进的蚁群资源调度算法(RRLB-ACO),该算法在综合参考各种云计算任务调度算法的基础上,利用资源约束函数改进信息素的更新,并且通过负载均衡差函数来改进启发信息,使虚拟机经过算法多次迭代以后能够处于一种负载均衡的状态,利用CloudSim工具进行仿真测试,与标准的蚁群算法BACO、最新的ACOSA算法做仿真对比,实验结果表明RRLB-ACO算法在任务的执行时间、成本以及系统负载均衡方面均优于BACO算法和ACOSA算法.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于函数约束的云任务分配的研究
来源期刊 燕山大学学报 学科 工学
关键词 云计算 资源约束 蚁群算法 任务调度 负载均衡
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 453-457,470
页数 6页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-791X.2015.05.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张莉萍 重庆邮电大学软件工程学院 5 16 2.0 4.0
2 聂清彬 重庆邮电大学移通学院 12 72 5.0 8.0
3 霍敏霞 重庆邮电大学移通学院 4 10 2.0 3.0
4 曹耀钦 重庆邮电大学移通学院 5 9 1.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
资源约束
蚁群算法
任务调度
负载均衡
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
出版文献量(篇)
2254
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12529
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