原文服务方: 工业仪表与自动化装置       
摘要:
云计算环境下的任务调度问题是一个NP完全问题,其目的是在各个处理节点上合理分配任务,优化调度策略以保证有效完成任务。以总任务完成时间最短和计算成本最低为优化目标,针对蚁群优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种求解该问题的改进蚁群算法。该算法将遗传算法的二点交叉算子融入到蚁群优化算法中,以提高蚁群优化算法的局部搜索能力。通过在云仿真平台CloudSim上进行仿真实验,结果表明改进蚁群算法缩短了总任务完成时间,降低了计算成本,从而证明了该算法能有效地解决云计算环境下的任务调度问题,并且其优化能力和收敛速度优于蚁群优化算法和改进离散粒子群算法。
推荐文章
改进蚁群算法的云存储任务调度算法研究
云存储
任务调度
蚁群算法
基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究
基本蚁群算法
改进蚁群算法
云计算
任务调度
基于改进蚁群算法的云计算任务调度模型
云计算
蚁群算法
任务调度
公平性
任务延迟时间
融合粒子群与蚁群的云计算任务调度算法
云计算
任务调度
粒子群优化
蚁群优化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 面向云计算环境任务调度的改进蚁群算法
来源期刊 工业仪表与自动化装置 学科
关键词 云计算 任务调度 改进蚁群算法 二点交叉算子 局部优化
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 科研论坛
研究方向 页码范围 3-6,42
页数 5页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI
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 赵宏 兰州文理学院信息中心 12 57 5.0 6.0
2 王灵霞 兰州文理学院信息中心 11 52 5.0 6.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (45)
共引文献  (226)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (17)
二级引证文献  (2)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2010(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2011(13)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(10)
2012(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2013(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2014(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2020(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
云计算
任务调度
改进蚁群算法
二点交叉算子
局部优化
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
工业仪表与自动化装置
双月刊
1000-0682
61-1121/TH
大16开
1971-01-01
chi
出版文献量(篇)
3676
总下载数(次)
0
总被引数(次)
18688
论文1v1指导