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基于蟻群優化的任務負載均衡調度算法

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  隨著云計算的蓬勃發展,針對云計算中虛擬機負載不均衡及任務集完成時間較長的問題,提出了一種基于蟻群優化的任務負載均衡調度算法(WLB-ACO)。首先基于當前虛擬機的資源利用情況判斷虛擬機的負載狀態,其次,根據虛擬機的負載因子定義信息素的揮發因子(w),改進信息素更新規則,并利用WLB-ACO合理的分配任務,使整個系統達到負載均衡狀態的同時任務集的完成時間最短。最后,采用Cloudsim工具設計仿真實驗,實驗結果表明,提出的基于蟻群優化的任務調度算法在性能、最短完成時間及算法的穩定收斂性上有了一定的提高。

基于蟻群優化的任務負載均衡調度算法

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