文献类型：期刊文章

作　　者：陈暄[1] 徐见炜[1] 龙丹[2]

CHEN Xuan 1 , XU Jianwei 1, LONG Dan 2(1. Zhejiang Industry Polytechnic College, Shaoxing Zhejiang 312000, China;2. Faculty of Science, Zhejiang University, Hangzhou Zhejiang 310058, Chin)

机构地区：[1]浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000 [2]浙江大学理学部,杭州310058

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11426205;LQ18A010003);绍兴市科技局项目(2015B70013)~~

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：1670-1674

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对云计算资源调度存在效率低的问题,提出了基于服务质量(QoS)的云计算资源调度算法。首先,在蚁群优化(ACO)算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性,设置反馈因子来提高概率的选择;其次,在蛙跳算法(SFLA)中通过交叉因子和变异因子来提高SFLA的局部搜索效率;最后,在ACO算法的每一次迭代中通过引入SFLA的局部搜索和全局搜索进行更新,提高了算法的效率。云计算的仿真实验结果表明,与基本的ACO算法、SFLA、改进后的粒子群优化(IPSO)算法、改进的人工蜂群算法(IABC)相比,所提算法在QoS的4个指标中有最少的完成时间、最低的消耗成本、最高的满意度和最低的异常数值,表明所提算法能够有效地运用在云计算资源调度中。

关 键 词：云计算 质量函数  蚁群优化算法 蛙跳算法 反馈因子  

分 类 号：TP393.027]