基于蚁群优化-蛙跳算法的云计算资源调度算法

• 作者: 徐见炜 陈暄 龙丹
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 质量函数 蚁群优化算法 蛙跳算法 反馈因子
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 先进计算
• 页码范围: 1670-1674,1681
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.027
• 字数: 7362字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112854

摘要

针对云计算资源调度存在效率低的问题,提出了基于服务质量(QoS)的云计算资源调度算法.首先,在蚁群优化(ACO)算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性,设置反馈因子来提高概率的选择;其次,在蛙跳算法(SFLA)中通过交叉因子和变异因子来提高SFLA的局部搜索效率;最后,在ACO算法的每一次迭代中通过引入SFLA的局部搜索和全局搜索进行更新,提高了算法的效率.云计算的仿真实验结果表明,与基本的ACO算法、SFLA、改进后的粒子群优化(IPSO)算法、改进的人工蜂群算法(IABC)相比,所提算法在QoS的4个指标中有最少的完成时间、最低的消耗成本、最高的满意度和最低的异常数值,表明所提算法能够有效地运用在云计算资源调度中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈暄		39	80	5.0	7.0
2	徐见炜		13	14	3.0	3.0
3	龙丹	浙江大学理学部	19	59	4.0	7.0