基于改进细菌觅食算法的云计算资源调度策略
资源调度是云计算的核心问题之一,调度算法的好坏直接影响着系统的处理能力.生物群体智能算法是一类模仿群体生物在自然界进化过程中表现出的群体智能性的算法,具有良好的协调性和整体稳定性.将菌群觅食算法应用到云计算资源调度的计算方法中,可以利用菌群算法对节点进行复制和消亡,对云计算资源调度节点的分配情况进行控制.针对传统菌群算法中随机选择趋化过程所造成的资源变化区间过大的问题,文中提出了改进的基于群体感应交流机制的细菌觅食CBFO优化算法和在群体协作过程中引入细菌趋化动作的MPSOBS优化算法,根据节点周围的节点情况和整个菌群的情况选取趋化因子,使趋化的过程更加准确.仿真实验结果表明,所提算法在任务的执行时间、系统负载均衡和资源服务质量方面均优于BFO算法,在提高资源利用率的同时能保证云应用的服务质量.
云计算、资源调度、群体智能、细菌觅食
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TP331(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金面上项目71672117;辽宁省自然科学基金20170540646,20180550658
2019-12-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
309-314