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云平台通常允许多个任务在云环境中同时执行，而任务调度是实现更好云计算性能的重要部分，其调度的效率直接影响到云平台计算资源利用率以及用户服务质量.针对云计算任务调度的核心寻求解的最优化问题，本文提出了一种混合算法，称为樽海鞘改进算法.此算法融合了反向学习原理扩大搜索空间，能够自适应的改变领导者的位置，并使得追随者根据几位领导者的位置更新自己，避免解陷入局部最优.本文采用CEC常用的23组测试函数进行测试，将结果与多个经典算法进行比较，证明了樽海鞘改进算法的优越性.同时在云仿真平台上进行模拟在云平台上进行任务调度的过程，通过与其他的几种算法的比较，证明了樽海鞘优化算法在任务调度方面应用的可行性，且有效缩短了云任务的完成时间，降低了完成成本. 相似文献
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