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【24h】

An ACO-LB Algorithm for Task Scheduling in the Cloud Environment

机译：云环境中任务调度的ACO-LB算法

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In the face of a large number of task requestswhich are submitted by users, the cloud data centers neednot only to finish these massive tasks but also to satisfy theuser's service demand. How to allocate virtual machinereasonably and schedule the tasks efficiently becomes a keyproblem to be solved in the cloud environment. This paperproposes a ACO-LB(Load balancing optimization algorithmbased on ant colony algorithm) algorithm to solve the loadimbalance of virtual machine in the process of taskscheduling .The ACO-LB algorithm can adapt to thedynamic cloud environment. It will not only shorten themakespan of task scheduling, but also maintain the loadbalance of virtual machines in the data center. In this paper,the workflow scheduling is simulated in CloudSim. Theresults show that the proposed ACO-LB algorithm hasbetter performance and load balancing ability.
机译：面对用户提交的大量任务请求，云数据中心只需要完成这些大规模的任务，还要满足众所周知的服务需求。如何在云环境中有效地调整虚拟机械和安排任务成为一个要解决的关键问题。本文提出了ACO-LB（蚁群算法负载平衡优化算法）算法，解决了解决任务过程中虚拟机的LoadImbalance。ACO-LB算法可以适应历史动力云环境。它不仅将缩短任务调度的专题载，还将维持数据中心中的虚拟机的Loadalance。在本文中，在CloudSim中模拟了工作流程调度。结果表明，所提出的ACO-LB算法Hastbetter性能和负载平衡能力。

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