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基于带极值扰动的相关性粒子群优化模型及其在云计算任务调度中应用

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如何对云任务进行高效合理的调度是云计算需要解决的重要问题之一,针对云计算环境特点,基于基本粒子群优化算法(PSO),提出了一种带极值扰动的相关性粒子群优化模型(EDCPSO).该算法采用Copula函数去刻画随机因子间的相关结构,支持粒子合理地利用自身经验信息和群体共享信息; 采用添加极值扰动算子的策略,改进粒子群优化算法,避免进化后期容易陷入局部寻优现象.仿真实验结果表明,在相同条件下,该算法优于基本粒子群优化算法和Cloudsim原有调度算法,任务总完成时间明显减少.

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来源
《第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议》|2015年|16-22|共7页
会议地点太原
作者
Tan Wen-An; 谭文安; Zha An-Min; 查安民; Chen Sen-Bo; 陈森博; Wang Tong; 王彤; Sun Yong; 孙勇;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类一般性问题;
关键词
云计算; 任务调度; 粒子群优化; 极值扰动;

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