面向用户任务与云资源匹配度的调度算法研究

• 作者: 曹耀钦 聂清彬 霍敏霞
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 云计算 匹配函数 蚁群算法 任务调度 负载均衡
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 93-97
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

为了提高任务在云环境中的执行效率，提出一种基于任务资源匹配度函数和的成本函数的改进蚁群算法（an advanced Matching function of Task Resource and Cost in Ant Colony Optimization ，MTRCACO），在综合参考各种最新蚁群算法的基础上，创新地通过任务与资源匹配度函数来改进信息素中的启发信息，并通过成本函数降低云计算中心的负载不均衡度，使虚拟机通过多次算法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，实验结果表明MTRCACO算法在任务的执行成本以及系统负载均衡方面均优于IPSO算法和BACO算法，提高了资源的利用率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂清彬	重庆邮电大学移通学院	9	52	4.0	7.0
5	霍敏霞	重庆邮电大学移通学院	4	10	2.0	3.0
6	曹耀钦	重庆邮电大学移通学院	5	9	1.0	3.0