基于改进蝙蝠算法的云计算任务调度研究

乔良; 林伟伟

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针对云计算虚拟机调度中存在的资源分配不均衡,蝙蝠算法收敛速度慢、寻优精度不高等缺点,提出了一种基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机调度算法.利用K-means聚类对蝙蝠种群数据进行初始化,提高初始样本数据解的质量;利用Powell局部搜索算法对当前最优解进行局部搜索,提高收敛速度和精度;利用改进蝙蝠算法对虚拟机进行分配时,充分利用物理机上的资源,达到了最优化目标.仿真实验表明,在虚拟机调度中,本文改进的调度算法与K-means均值调度算法相比,在物量节点的数量降低了12%左右,在系统资源综合利用率上平均提高了11%左右.

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来源
《微电子学与计算机》 |2017年第7期|27-32|共6页
作者
乔良; 林伟伟;
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作者单位

华北科技学院计算机学院;

华南理工大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
蝙蝠算法K-means虚拟机调度; Powell局部搜索;

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