云平台中多任务分配集成蚁群优化算法
为提高云计算资源调度效率,通过分析诸如带宽占用、网络负载和响应时间等因素对云计算资源调度的影响,进行信息素全局更新,以提高云平台在资源调度时的速度。仿真实验表明,该算法能够快速找到云计算资源的最优调度方案,优化搜寻性能,提高了资源的利用效率。
云计算、网络负载、蚁群算法、数据库
TP316(计算技术、计算机技术)
广东省教育科学“十二五”规划教育信息技术研究专项课题
2013-12-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
422-426
云计算、网络负载、蚁群算法、数据库
TP316(计算技术、计算机技术)
广东省教育科学“十二五”规划教育信息技术研究专项课题
2013-12-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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