检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《华东师范大学学报(自然科学版)》2010年第1期127-134,共8页Journal of East China Normal University(Natural Science)
摘 要:提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization)的计算资源分配算法.分配计算资源时,首先预测潜在可用节点的计算质量,然后根据云计算环境的特点,通过分析诸如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响,利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较,这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下,获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好的运行质量,因而更加适合于云环境.A new allocation algorithm based on Ant Colony Optimization (ACO) was established to satisfy the property of cloud computing. When start, this algorithm first prognosticated the capability of the potential available resource nodes, then analyzed some factors such as network qualities or response times to acquire a set of optimal compute resources. This algorithm met the needs of cloud computing more than others for grid environment with shorter response time and better performance, which were proved by the simulation results in the Gridsim environment.
分 类 号:TP316[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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