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公开(公告)号：CN103970609B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410168654.5
申请日：2014-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进蚁群算法的云数据中心任务调度方法，涉及云计算领域，包括以下步骤：步骤1：输入用户提交的待调度工作流任务集合以及用户租赁的虚拟机集合；步骤2：将任务分配给虚拟机执行的调度问题表示成标准的最小值求解问题；步骤3：用基于信息素更新的蚁群算法求解云计算环境虚拟机任务调度问题。本发明能够适应云环境的动态性，不但缩短了用户任务调度的时间开销，而且将云数据中心中的虚拟机负载维持在一个相对均衡的状态。
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公开(公告)号：CN102662743A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210108008.0
申请日：2012-04-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种启发式粗粒度并行网格任务调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：任务提交者输入待调度任务集合、可用的计算资源集合、任务在计算资源上的执行时间集合、最大迭代次数、阈值δ和熵值ε；步骤2：任务调度者将任务分配给资源执行的调度问题表示在优化目标、约束条件下成标准的最小值求解问题；步骤3：用启发式粗粒度并行方法的迭代过程求解网格任务调度问题；步骤4：算法结束，输出任务调度结果。通过上述方式，本发明能够提供一种新的多点交叉方法，并采用精英策略保持种群最优解的递增性；在变异阶段采用采用一种基于任务迁移的定向变异方法，防止种群的退化，提出的方法性能高，且计算能力和收敛速度优于传统随机算法。
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