基于RBF-DE的改进蚁群算法和多QoS约束的云资源调度策略研究  

作　　者：李莉[1,2] 王俊英[1,2] 臧兆祥[1] 陈鹏[1] 

机构地区：[1]三峡大学计算机与信息学院 [2]湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室,湖北宜昌443002

出　　处：《软件导刊》2016年第3期1-5,共5页Software Guide

基　　金：国家自然科学基金项目(61272236);湖北省自然科学基金项目(2015CFB336);三峡大学人才科研启动基金项目(KJ2011B011)

摘　　要：云计算属于分布式计算,资源调度是其核心问题。QoS(Quality of Service)一直是衡量分布式计算的一个标准。建立多QoS目标约束的云资源调度模型,同时引进高斯核函数以及差分进化法对蚁群算法进行改进,并运用改进后的算法对模型求解;最后,通过Cloudsim模拟系统模拟,结果显示运用该策略进行资源调度时,平均完成时间和成本都比较小。

关 键 词：云计算 资源调度 QoS 蚁群算法 高斯核函数 差分进化 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]