基于蟻群優(yōu)化的任務(wù)負載均衡調(diào)度算法
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隨著云計算的蓬勃發(fā)展，針對云計算中虛擬機負載不均衡及任務(wù)集完成時間較長的問題，提出了一種基于蟻群優(yōu)化的任務(wù)負載均衡調(diào)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(tài)，其次，根據(jù)虛擬機的負載因子定義信息素的揮發(fā)因子（w），改進信息素更新規(guī)則，并利用WLB-ACO合理的分配任務(wù)，使整個系統(tǒng)達到負載均衡狀態(tài)的同時任務(wù)集的完成時間最短。最后，采用Cloudsim工具設(shè)計仿真實驗，實驗結(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、最短完成時間及算法的穩(wěn)定收斂性上有了一定的提高。
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