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资源合理调度是云计算研究热点。针对混合蛙跳算法不足,提出一种改进混合蛙跳算法的云计算资源调度策略(ISF-LA)。首先在局部寻优过程中引入粒子更新思想,加快收敛速度,然后在全局寻优中对最优个体进行混沌扰动,降低局部最优出现的概率,最后在CloudSim平台进行仿真实验。结果表明,ISFLA缩短了云计算任务的完成时间,资源的负载分配更加合理。  相似文献   
2.
针对多目标优化问题提出一种自适应混沌混合蛙跳算法 MACSFLA(Adaptive chaos shuffled frog leaping algorithm for mul-tiobjective optimization)。使用动态权重因子策略以提高混合蛙跳算法 SFLA(Shuffled Frog Leaping Algorithm)收敛效率,引入基于 Pa-reto 支配能力的 SFLA 子族群划分策略,使得 SFLA 能够应用于多目标优化问题。在此基础上,MACSFLA 首先利用 SFLA 快速寻优能力接近理论 Pareto 最优解,然后采用自适应网格密度机制动态维护外部存储器 Pareto 最优解规模,并使用自适应混沌优化技术改善 Pareto 最优解集样本多样性,最后利用 Pareto 最优解选择策略为青蛙种群选择最优更新粒子。多目标函数测试实验结果表明,与MOPSO 和 NSGA-Ⅱ相比,MACSFLA 在 Pareto 最优解集均匀性和多样性上有明显优势。  相似文献   
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