Abstract-Cloud computing är en framväxande teknik och det tillåter användare att betala som du behöver och har den höga prestandan. Cloud computing är också ett heterogent system och innehåller stora mängder applikationsdata. I processen för att schemalägga vissa intensiva data eller datorisering en intensiv ansökan, är det erkänt att optimera överföring och behandling tid är avgörande för ett program. I detta papper för att minimera kostnaden för bearbetningen formulerar vi en modell för uppgift schemaläggning och föreslår en partikel svärm optimering (PSO) algoritm som bygger på små position värde regel. Genom att jämföra PSO-algoritmen med PSO-algoritmen inbäddad i crossover och mutation och i den lokala forskningen visar experimentresultaten att PSO-algoritmen inte bara konvergerar snabbare utan också går snabbare än de två andra algoritmerna i stor skala. Experimentresultaten visar att PSO-algoritmen är mer lämplig för datormoln.
Författaren Lizheng Guo et al. REF föreslog ett system som optimerade överförings- och behandlingstiden för ett program.
Task Scheduling Optimization in Cloud Computing Based on Heuristic Algorithm
{'venue': 'J. Networks', 'journal': 'J. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}