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文檔簡介
1、任務(作業(yè))調(diào)度是云計算的關鍵技術之一。本文重點研究了云任務調(diào)度策略,目標是降低應用程序的執(zhí)行成本,提高云系統(tǒng)的執(zhí)行效率。針對粒子群優(yōu)化(PSO)算法的特點,考慮到云計算任務調(diào)度和資源負載平衡的優(yōu)化問題,本文提出了一種基于改進的粒子群優(yōu)化(MPSO)算法的云任務調(diào)度模型。從主次群體多群體協(xié)作和變異粒子逆向飛行兩方面對粒子群優(yōu)化算法進行了改進,并通過實驗證明了該改進算法有效地控制了全局搜索和局部搜素,盡量避免陷入局部最優(yōu)。將該改進的粒子群
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