【摘 要】
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本文提出的蚁群任务调度算法(TCL-ACO),集多目标优化于一体,改进目标包括以最短时间完成任务,降低成本和均衡负载,基于此以云计算下任务调度的特点为依据,首先对任务完成时间
【基金项目】
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陕西省教育厅2018年度专项科学研究计划(编号18JK0975)
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本文提出的蚁群任务调度算法(TCL-ACO),集多目标优化于一体,改进目标包括以最短时间完成任务,降低成本和均衡负载,基于此以云计算下任务调度的特点为依据,首先对任务完成时间函数、成本约束函数、负载均衡度函数完成定义,对于算法进行改进,初始信息素,定义启发函数,信息素更新方式,完成对目标约束函数的求解过程,得到全局最优解,通过在云计算仿真平台(cloudsim)的检测,证明在负载均衡、成本和时间方面,本文算法优于经典的Min-Min算法和ACO算法。
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