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文摘
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针对云计算服务集群资源调度和负载平衡的优化问题，提出一种基于改进的粒子群优化算法的云计算资源调度策略。将动态多群体协作和变异粒子逆向飞行思想引入到粒子群优化算法中，从而控制全局搜索和局部搜索，尽量避免陷入局部最优。在CloudSim平台进行模拟测试，结果表明，该调度策略有效且执行效率较高。 |
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其他语种文摘
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Aiming at the optimization problem of the cloud computing's service cluster resource schedule and loading balance,this paper presents cloud computing resource schedule strategy based on Modified Particle Swarm Optimization(MPSO)algorithm.In order to control the global search and local search effectively,and to avoid falling into local optimal,it introduces dynamic multi-group collaboration and the reverse of the flight of mutation particles to the Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm.By extending the cloud computing emulator CloudSim platform to test the simulation,the results show that this method is effective,and the operation efficiency is high. |
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来源
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计算机工程
,2011,37(11):43-44,48 【核心库】
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关键词
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云计算
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粒子群优化算法
;
资源调度
;
CloudSim平台
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地址
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1.
辽宁工程技术大学软件学院, 辽宁, 葫芦岛, 125105
2.
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 辽宁, 葫芦岛, 125105
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语种
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中文 |
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文献类型
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研究性论文 |
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ISSN
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1000-3428 |
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学科
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自动化技术、计算机技术 |
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基金
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辽宁省教育厅项目
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文献收藏号
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CSCD:4219369
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1.
Kenney J. Particle Swarm Optimization.
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郭本俊. 基于MPI的云计算模型.
计算机工程,2009,35(24):84-85
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陈康. 云计算:系统实例与研究现状.
软件学报,2009,20(5):1337-1348
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4.
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Cloud Computing Versus Grid Computing,2010
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5.
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虚拟化与云计算,2009
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7.
李丽.
粒子群优化算法,2009
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8.
冯骏.
改进粒子群算法研究及其在网络路由中的应甩,2006
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9.
CLOUDS Lab.
A Framework for Modeling and Simulation:of Cloud Computing Infrastructures and Services Introduction.,2010
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1
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