基于膜计算和蚁群算法的融合算法在云计算资源调度中的研究
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作者:
作者单位:

(1.浙江邮电职业技术学院,浙江 绍兴 312000;2.西南大学 计算机与信息科学学院,重庆 400715)

作者简介:

徐浙君(1980-),男,讲师,硕士,主要从事数据挖掘和云计算方向的研究。[FQ)]

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然基金项目(61303227)。


Research of Fusion Algorithm Based on Membrane Computing and Ant Colony Algorithm in Cloud Computing Resource Scheduling
Author:
Affiliation:

(1.Zhejiang Technical College of Posts&telecom,Shaoxing 312000,China;2.College of Computer and Information Science,Southwest Universtiy,Chongqing 400715,China)

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    摘要:

    针对云计算下的资源调度的问题,提出将蚁群算法的个体与云计算中的可行性资源调度进行对应,首先对云计算资源调度进行描述,其次针对蚁群算法的路径选择引入了平衡因子,对信息素进行了局部研究和全局研究,将蚁群个体引入到膜计算中,通过膜内运算和膜间运算,提高了算法的局部和全局收敛的能力,最后在云计算资源分配中,引入匹配表概念,将云计算任务和资源进行匹配,融合后的算法提高了算法的整体性能;仿真实验说明在网络消耗,成本消耗,能量消耗上有了明显的降低,提高了资源分配效率。

    Abstract:

    Aiming at the issue of resource scheduling in cloud computing, this paper proposes to correspond individuals in ant colony algorithm with feasibility resource scheduling in cloud computing. Firstly, it describes resource scheduling in cloud computing and then aiming at the path choice of ant colony, balancing factor is introduced for global research into pheromone, and individual ants are introduced into the calculation of membrane. The membrane computing and membrane operations have improved the ability of local and global convergence. Finally, in resource allocation of cloud computing, the concept of matching table is introduced to match tasks and resources in cloud computing. The integrated algorithm has improved the entire performance of the algorithm, and simulation platform experiment shows that it has reduce the network consumption, cost consumption and energy consumption as well as the resource allocation efficiency.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐浙君,陈善雄.基于膜计算和蚁群算法的融合算法在云计算资源调度中的研究计算机测量与控制[J].,2017,25(1):127-130.

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  • 收稿日期:2016-06-29
  • 最后修改日期:2016-08-17
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  • 在线发布日期: 2017-05-31
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