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求解云计算任务调度的粒子群优化算法研究

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Computer Science and Application

Research on Particle Swarm Optimization

Algorithm for Solving Cloud Computing

Task Scheduling

Qing Wang, Xueliang Fu, Gaifang Dong, Shasha Zhao

College of Computer and Information Engineering, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot

Inner Mongolia

Received: Mar. 6^th, 2018; accepted: Mar. 20^th, 2018; published: Mar. 28^th, 2018

Abstract

At present, task scheduling problem in cloud environment is a hot research topic, and particle

swarm optimization algorithm (PSO) is an important intelligent algorithm to solve the task sche-

duling problem. According to the correlation, particle swarm Optimization algorithm (CPSO) and

new adaptive inertia weight based particle swarm optimization algorithm (NewPSO) in solving

this problem are easy to fall into the local optimal solution and poor searching ability, In this pa-

per, the task execution time and cost as the goal, the random factor and the inertial weight are

fused, and the Enhanced Particle Swarm Optimization (EPSO) is proposed. Simulation results show

that under the same conditions, compared with PSO algorithm, CPSO algorithm and NewPSO algo-

rithm, EPSO algorithm can reduce execution time and cost more effectively (including task execu-

tion time, time cost and virtual machine cost), and get a better scheduling solution.

Keywords

Task Scheduling, PSO Algorithm, Correlation, Execution Time, Cost Consumption

求解云计算任务调度的粒子群优化算法

研究

王

晴，付学良，董改芳，赵莎莎

内蒙古农业大学计算机与信息工程学院，内蒙古呼和浩特

收稿日期：2018年3月6日；录用日期：2018年3月20日；发布日期：2018年3月28日

文章引用: 王晴, 求解云计算任务调度的粒子群优化算法研究[J]. 计算机科学与应用, 2018,

8(3): 286-295. DOI

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