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基于CSA和PSO的多目标优化任务调度算法
基于CSA和PSO的多目标优化任务调度算法
作者:
王丽娟
吴锋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
云计算
任务调度
多目标优化
布谷鸟搜索
粒子群优化
摘要:
针对现有云计算环境中任务调度算法资源利用率低、完成时间长和调度成本高的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)混合的多目标优化任务调度策略.该策略以完成时间、成本以及最后期限违反率为目标函数,将布谷鸟搜索算法和粒子群优化有效地组合来执行智能优化任务调度问题,避免调度过程中出现局部最优现象.实验结果表明:相对于其他启发式调度算法,本文提出的方法明显具有优势,可以最大程度地降低完成时间、调度成本和最后期限违反率.
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篇名
基于CSA和PSO的多目标优化任务调度算法
来源期刊
西南师范大学学报(自然科学版)
学科
关键词
云计算
任务调度
多目标优化
布谷鸟搜索
粒子群优化
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
计算机科学
研究方向
页码范围
27-32
页数
6页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.13718/j.cnki.xsxb.2021.03.005
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研究主题发展历程
节点文献
云计算
任务调度
多目标优化
布谷鸟搜索
粒子群优化
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
西南师范大学学报(自然科学版)
主办单位:
西南大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-5471
CN:
50-1045/N
开本:
大6开
出版地:
重庆市北碚区天生路2号
邮发代号:
78-22
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
6658
总下载数(次)
10
总被引数(次)
41887
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