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ACO-SOS-based Task Scheduling in Cloud Computing

机译：基于ACO-SOS的云计算任务调度

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In order to improve the low task scheduling efficiency of the traditional ant colony algorithm in cloud computing, this paper introduces the symbiotic algorithm into the ant colony algorithm. Firstly, the ant colony algorithm is broken down into two subgroups, and the symbiosis, cohabitation, and parasite mechanisms in the symbiotic algorithm are used to prevent the algorithm from getting into a local optimum and speed it up to obtain the optimal solution. As a result, the cloud computing scheduling simulation results show that the ant colony algorithm-symbiotic algorithm has good performance in terms of virtual machine load balancing, task completion time, and task completion cost, proving that the proposed algorithm can effectively improve the efficiency of cloud computing task scheduling.
机译：为了提高云计算中传统蚁群算法的低任务调度效率，本文将共生算法介绍到蚁群算法中。 首先，将蚁群算法分解为两个亚组，共生，共同算法中的共生，同居和寄生虫机制用于防止算法进入局部最佳和速度以获得最佳解决方案。 结果，云计算调度仿真结果表明，蚁群算法 - 共生算法在虚拟机负载平衡，任务完成时间和任务完成成本方面具有良好的性能，证明了所提出的算法可以有效提高效率 云计算任务调度。

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