Sammanfattning av denna webbsida: Virtualiseringsteknik har i stor utsträckning använts för att virtualisera en enda server till flera servrar, vilket inte bara skapar en driftsmiljö för en virtuell maskinbaserad molndataplattform utan också potentiellt förbättrar dess effektivitet. För närvarande är de flesta schemaläggningsbaserade algoritmer som används i molndatamiljöer långsamma till konvergens eller lätt falla in i en lokal optimal. I detta dokument introduceras en Greedy Partikel Swarm Optimization (G&PSO)-baserad algoritm för att lösa problemet med schemaläggning av uppgifter. Den använder en girig algoritm för att snabbt lösa det initiala partikelvärdet hos en partikelsvärmoptimeringsalgoritm som härrör från en virtuell maskinbaserad molnplattform. De arkiverade experimentella resultaten visar att algoritmen uppvisar bättre prestanda såsom snabbare konvergens, starkare lokala och globala sökmöjligheter och en mer balanserad arbetsbelastning på varje virtuell maskin. Därför visar G&PSO-algoritmen förbättrad effektivitet hos virtuella maskiner och resursutnyttjande jämfört med den traditionella algoritmen för optimering av partikelsvärmen.
Zhong m.fl. REF introducerade en Greedy Partikel Swarm Optimeringsbaserad algoritm för att lösa problemet med schemaläggning av uppgifter.
Virtual Machine-Based Task Scheduling Algorithm in a Cloud Computing Environment
{'venue': None, 'journal': 'Tsinghua Science & Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}