【摘 要】
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为了解决云环境下的资源调度问题,提出了一种改进的蚁群资源调度算法(RRLB-ACO),该算法在综合参考各种云计算任务调度算法的基础上,利用资源约束函数改进信息素的更新,并且通
【机 构】
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重庆邮电大学移通学院,重庆邮电大学软件工程学院
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为了解决云环境下的资源调度问题,提出了一种改进的蚁群资源调度算法(RRLB-ACO),该算法在综合参考各种云计算任务调度算法的基础上,利用资源约束函数改进信息素的更新,并且通过负载均衡差函数来改进启发信息,使虚拟机经过算法多次迭代以后能够处于一种负载均衡的状态,利用Cloud Sim工具进行仿真测试,与标准的蚁群算法BACO、最新的ACOSA算法做仿真对比,实验结果表明RRLB-ACO算法在任务的执行时间、成本以及系统负载均衡方面均优于BACO算法和ACOSA算法。
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