基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化

• 作者: 俞琰 刘亚军 曹阳
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 遗传算法 任务调度 任务完成时间 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1077-1081
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 2838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2016.05.26

摘要

为了找到最佳的云计算任务调度方案，缩短云计算任务完成时间，通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势，提出一种遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化算法。首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案，然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布，解决初始信息素匮乏的难题，加快算法收敛速度和搜索能力，提高云计算任务求解效率。在 CloudSim 平台的实验结果表明，相对于遗传算法，遗传-蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解，可缩短任务完成时间，获得更高的用户满意度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘亚军	东南大学计算机科学与工程学院	35	480	13.0	21.0
2	曹阳	三江学院计算机科学与工程学院	15	62	4.0	7.0
3	俞琰	东南大学成贤学院	15	94	5.0	9.0