基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究  

Cloud Computing Task Scheduling Based on Improved Ant Colony Algorithm

作　　者：魏勇 赵开新 张松青 王东署 

机构地区：[1]河南工学院,河南新乡453003 [2]郑州大学电气工程学院,郑州450001

出　　处：《火力与指挥控制》2017年第5期130-133,共4页Fire Control & Command Control

基　　金：国家自然科学基金(61174085);河南省高等学校重点科研基金(16A520084);河南省高等学校教学工程基金(豫教高2012[1099]号);河南省高等学校教学工程基金资助项目(豫教高2012[1185]号)

摘　　要：把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。The improved ant colony algorithm is applied to the cloud computing task scheduling, realize load balancing and scheduling time optimization of virtual machine, improve the efficiency of resource allocation in cloud computing is improved. Through task in a virtual machine a distribution as ants to a successful search, the simulation test under the CloudSim platform, the results show that the improved ant colony algorithm is better than the basic ant colony algorithm in the load balancing performance and the total task scheduling time.

关 键 词：基本蚁群算法 改进蚁群算法 云计算 任务调度 

分 类 号：TP309.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构]