資料介紹
云計算環境中的任務調度問題一直是云計算研究的重點,任務調度的目的尋找最優的任務調度策略,以高效地完成計算任務。針對云計算環境下資源規模龐大、異構性的特點,為了克服傳統調度算法存在的缺點,提出一種基于改進自適應人工魚群算法的任務調度算法。該算法以任務總執行時間作為目標函數,在迭代過程中動態自適應的調整人工魚的視野和步長,同時對覓食行為進行改進,加快算法的收斂速度,避免算法陷入局部最優,以此提高任務調度的性能。通過在CloudSim平臺進行仿真對比實驗,相較于其他智能尋優算法,該算法在任務執行時間和收斂速度上都有明顯的優勢,是一種有效的任務調度算法。

云計算
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