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异常网络环境下云计算资源需求策略
  • ISSN号:1671-5489
  • 期刊名称:《吉林大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:闽南理工学院信息管理学院,福建泉州362000
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:61503082)
作者: 骆焦煌
中文摘要:

针对常规云计算资源预测算法不能在异常网络环境下做到精准预测的难题,提出一种基于改进蚁群算法的调度策略.该策略融入了信息数的概念,既能快速均衡负载,又能保障用户在多条件下云计算的需要,合理降低能耗,提高云计算性能.实验结果表明,基于改进的蚁群调度算法提高了云计算资源利用率,降低了能量消耗,使单节点处理任务量有较大提升,极大提高了云计算的性能和服务质量.

英文摘要:

Aiming at the problem that conventional cloud computing resource prediction algorithm could not predict accurately in the abnormal network environment,the author proposed a scheduling strategy based on improved ant colony algorithm.The strategy integrated the concept of the number of information,which could not only balance load quickly,but also ensure users' needs under multiple conditions,reduce energy consumption and improve the performance of cloud computing.The experimental results show that the improved ant colony scheduling algorithm improves the utilization of cloud computing resources,reduces energy consumption and increases task capacity for every single node,and greatly improves the performance of cloud computing and service quality.

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期刊信息
  • 《吉林大学学报:理学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:吉林大学
  • 主编:裘式纶
  • 地址:长春市南湖大路5372号
  • 邮编:130012
  • 邮箱:sejuj@mail.jlu.edu.cn
  • 电话:0431-88499428
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-5489
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1340/O
  • 邮发代号:12-19
  • 获奖情况:
  • 在吉林省、教育部及全国优秀科技期刊评比中共获奖1...,2008年被评为"中国精品科技期刊", 并获教育部"第...,2009年获全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,并被吉...,2008年和2009年连续两次获"中国科技论文在线优秀期...,2010年获教育部"第三届中国高校优秀科技期刊"奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6314