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摘要:
把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率.通过在CloudSim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法.
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基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究
云计算系统
任务执行时间
蚁群算法
初始信息素
最优调度方案
面向云计算环境任务调度的改进蚁群算法
云计算
任务调度
改进蚁群算法
二点交叉算子
局部优化
基于改进蚁群算法的云环境任务调度研究
蚁群优化算法
遗传算法
云计算
任务调度
一种基于改进蚁群算法的多目标优化云计算任务调度策略
云计算
蚁群算法
负载均衡
成本
任务最短完成时间
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究
来源期刊 火力与指挥控制 学科 工学
关键词 基本蚁群算法 改进蚁群算法 云计算 任务调度
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 理论研究
研究方向 页码范围 130-133
页数 4页 分类号 TP309.2
字数 2050字 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 王东署 郑州大学电气工程学院 44 556 12.0 22.0
2 魏勇 10 65 5.0 8.0
3 赵开新 14 77 5.0 8.0
4 张松青 7 19 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (63)
共引文献  (112)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (16)
同被引文献  (71)
二级引证文献  (9)
1976(1)
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1995(1)
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2020(5)
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研究主题发展历程
节点文献
基本蚁群算法
改进蚁群算法
云计算
任务调度
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
火力与指挥控制
月刊
1002-0640
14-1138/TJ
大16开
山西太原193号信箱
22-134
1976
chi
出版文献量(篇)
9188
总下载数(次)
26
总被引数(次)
34280
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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