云環(huán)境下基于改進PSO算法的任務(wù)調(diào)度策略
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在云環(huán)境中，如何高效的實現(xiàn)任務(wù)與資源之間的映射一直是研究的熱點問題。仿生算法被廣泛的應(yīng)用于任務(wù)調(diào)度的優(yōu)化，其中粒子群優(yōu)化算法憑借其結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)少和易實現(xiàn)的優(yōu)點而受到大力重視。但是，標準的粒子群優(yōu)化算法對于存在較多局部極值云計算環(huán)境，很容易出現(xiàn)“早熟”的問題，這是由于種群多樣性的匱乏所致。因此，在搜尋過程中能夠保持種群的多樣性十分重要，本文提出了“分裂”的思想，經(jīng)過實驗證明，該方法能夠很好的解決“早熟”的問題，有效的保持種群多樣性，并能有效的減少任務(wù)的完成時間。
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