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
机构地区:[1]天水师范学院电子信息与电气工程学院,甘肃天水741001
出 处:《电脑知识与技术》2025年第4期88-91,共4页Computer Knowledge and Technology
基 金:甘肃省教育厅创新基金(项目编号:2021B-197);天水师范学院2023年创新基金专项项目(项目编号:CXJ2023-11)。
摘 要:随着云计算技术的快速发展,云数据中心资源调度问题作为提高云资源利用率和优化任务执行时间的关键环节,受到广泛关注。文章对云计算任务调度问题进行建模,研究遗传算法和蚁群算法两种启发式优化算法,并在CloudSim环境下对两种算法进行实现和仿真。仿真过程中,以不同的任务数量和迭代次数为变量,对比两种算法在时间效率上的表现。实验结果表明,遗传算法和蚁群算法在特定条件下均能有效提升云计算任务调度的效率,且在文章仿真环境中,遗传算法的表现优于蚁群算法。
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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