基于粒子群和改進(jìn)蟻群算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度

摘要： 針對(duì)目前云計(jì)算任務(wù)調(diào)度方法的效率較低和日益多樣化的用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量需求等問(wèn)題，提出一種將粒子群算法和改進(jìn)蟻群算法結(jié)合的混合粒子群蟻群算法(HPSO-ACO),包括建立云計(jì)算任務(wù)調(diào)度模型、用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量模型及虛擬資源節(jié)點(diǎn)模型。利用離散型粒子群算法，得到初始解集，轉(zhuǎn)化為蟻群算法信息素的初始值，通過(guò)改進(jìn)蟻群算法的尋徑規(guī)則和信息素更新規(guī)則，得到最終解。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)將粒子群算法、蟻群算法和HP...