【摘 要】
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为了提高任务在云环境中的执行效率,提出一种基于任务资源匹配度函数和的成本函数的改进蚁群算法（an advanced Matching function of Task Resource and Cost in Ant Colony O
【机 构】
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重庆邮电大学移通学院,四川大学锦江学院
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为了提高任务在云环境中的执行效率,提出一种基于任务资源匹配度函数和的成本函数的改进蚁群算法（an advanced Matching function of Task Resource and Cost in Ant Colony Optimization,MTRCACO）,在综合参考各种最新蚁群算法的基础上,创新地通过任务与资源匹配度函数来改进信息素中的启发信息,并通过成本函数降低云计算中心的负载不均衡度,使虚拟机通过多次算法迭代以后能够处于一种负载均衡的状态,利用CloudSim工具进行仿真测试,实验
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