基于改进人工蜂群算法的云资源调度策略
Cloud resource scheduling strategy based on improved artificial bee colony algorithm
赵恪振1
作者信息
- 1. 浙江理工大学信息科学与工程学院,浙江 杭州 310018
- 折叠
摘要
针对云计算在任务调度中存在分配效率低、集群负载不均衡的问题,构建了多目标评价模型,并提出一种改进的人工蜂群算法的云资源调度策略.通过引入混沌因子来增强种群的多样性,结合动态因子与自适应k邻域动态调整邻域搜索半径,最后利用最优解有益信息和动态权重调整搜索步长以提高收敛速度.实验结果表明,改进的人工蜂群算法具有更优的收敛精度和速度,在任务耗时和负载均衡度上较对比算法NABC分别提高5.98%和18.10%.
关键词
云计算/人工蜂群算法/混沌因子/自适应k邻域/动态权重Key words
cloud computing/artificial bee colony algorithm/chaos factor/adaptive k-neighborhood/dynamic weight引用本文复制引用
基金项目
国家浙江省重点研发计划(2020C03094)
浙江省教育厅一般科研项目(Y202147659)
浙江省教育厅项目(Y202250706)
浙江省基础公益研究计划(QY19E050003)
出版年
2023
NETL
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维普
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