基于GA-ACO的云计算负载均衡算法研究

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针对如何提高云计算的工作效率,降低时间成本和能耗成本的问题,提出了采用遗传算法-蚁群算法(GA-ACO)解决云计算负载均衡的问题。对云计算及负载均衡相关技术进行了详细分析,根据云计算负载均衡的实际需求,提出了GA-ACO算法。传统的ACO算法中信息素等参数为随机获取,降低了算法的收敛速度。采用GA算法对ACO算法的信息素等随机初始化的参数进行优化取值,改进后的ACO算法具有更快的收敛速度和寻优能力。通过实验对比发现,在处理相同任务时,GA-ACO算法较传统的GA、ACO算法提高了工作效率,降低了时间成本和能耗成本,节点最大负载率明显低于其他两种算法,验证了GA-ACO算法在处理云计算的负载均衡问题时,具有更可靠的性能。
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