基于蟻群優(yōu)化的任務(wù)負(fù)載均衡調(diào)度算法
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隨著云計(jì)算的蓬勃發(fā)展，針對云計(jì)算中虛擬機(jī)負(fù)載不均衡及任務(wù)集完成時(shí)間較長的問題，提出了一種基于蟻群優(yōu)化的任務(wù)負(fù)載均衡調(diào)度算法（WLB-ACO）。首先基于當(dāng)前虛擬機(jī)的資源利用情況判斷虛擬機(jī)的負(fù)載狀態(tài)，其次，根據(jù)虛擬機(jī)的負(fù)載因子定義信息素的揮發(fā)因子（w），改進(jìn)信息素更新規(guī)則，并利用WLB-ACO合理的分配任務(wù)，使整個(gè)系統(tǒng)達(dá)到負(fù)載均衡狀態(tài)的同時(shí)任務(wù)集的完成時(shí)間最短。最后，采用Cloudsim工具設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的基于蟻群優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度算法在性能、最短完成時(shí)間及算法的穩(wěn)定收斂性上有了一定的提高。
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