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云環境下基于改進PSO算法的任務調度策略

大小:0.37 MB 人氣: 2017-12-18 需要積分:1

  在云環境中,如何高效的實現任務與資源之間的映射一直是研究的熱點問題。仿生算法被廣泛的應用于任務調度的優化,其中粒子群優化算法憑借其結構簡單、參數少和易實現的優點而受到大力重視。但是,標準的粒子群優化算法對于存在較多局部極值云計算環境,很容易出現“早熟”的問題,這是由于種群多樣性的匱乏所致。因此,在搜尋過程中能夠保持種群的多樣性十分重要,本文提出了“分裂”的思想,經過實驗證明,該方法能夠很好的解決“早熟”的問題,有效的保持種群多樣性,并能有效的減少任務的完成時間。
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