基于改进蝙蝠算法的云计算任务调度研究

• 作者: 乔良 林伟伟
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 蝙蝠算法 K-means 虚拟机调度 Powell局部搜索
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对云计算虚拟机调度中存在的资源分配不均衡,蝙蝠算法收敛速度慢、寻优精度不高等缺点,提出了一种基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机调度算法.利用K-means聚类对蝙蝠种群数据进行初始化,提高初始样本数据解的质量;利用Powell局部搜索算法对当前最优解进行局部搜索,提高收敛速度和精度;利用改进蝙蝠算法对虚拟机进行分配时,充分利用物理机上的资源,达到了最优化目标.仿真实验表明,与其他标准蝙蝠算法和粒子优化算法相比,本文改进的算法有较快的收敛速度和较高的寻优精度;在虚拟机调度中,本文改进的调度算法与K-means均值调度算法相比,在物量节点的数量降低了12%左右,在系统资源综合利用率上平均提高了11%左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林伟伟	华南理工大学计算机科学与工程学院	42	903	11.0	29.0