【摘 要】
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针对现有云计算环境中任务调度算法资源利用率低、完成时间长和调度成本高的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)和粒子群优化(Particle Swarm Op
【机 构】
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焦作师范高等专科学校信息工程学院,信阳农林学院信息工程学院
【基金项目】
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河南省科技攻关项目(172102210450).
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针对现有云计算环境中任务调度算法资源利用率低、完成时间长和调度成本高的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search Algorithm,CSA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)混合的多目标优化任务调度策略.该策略以完成时间、成本以及最后期限违反率为目标函数,将布谷鸟搜索算法和粒子群优化有效地组合来执行智能优化任务调度问题,避免调度过程中出现局部最优现象.实验结果表明:相对于其他启发式调度算法,本文提出的方法明显具有优势,可以最大程度地降低完成时
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