云環(huán)境下基于改進(jìn)PSO算法的任務(wù)調(diào)度策略
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標(biāo)簽：PSO(12827)任務(wù)調(diào)度(9843)
在云環(huán)境中，如何高效的實(shí)現(xiàn)任務(wù)與資源之間的映射一直是研究的熱點(diǎn)問題。仿生算法被廣泛的應(yīng)用于任務(wù)調(diào)度的優(yōu)化，其中粒子群優(yōu)化算法憑借其結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)少和易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)而受到大力重視。但是，標(biāo)準(zhǔn)的粒子群優(yōu)化算法對于存在較多局部極值云計算環(huán)境，很容易出現(xiàn)“早熟”的問題，這是由于種群多樣性的匱乏所致。因此，在搜尋過程中能夠保持種群的多樣性十分重要，本文提出了“分裂”的思想，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠很好的解決“早熟”的問題，有效的保持種群多樣性，并能有效的減少任務(wù)的完成時間。
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