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    基于改進的雞群算法在云計算資源調度中的研究

    陳暄; 龍丹 浙江工業職業技術學院; 浙江紹興312000; 浙江大學; 杭州310058
    • 雞群算法
    • 反向學習
    • 學習因子
    • 差分算法

    摘要:針對云計算中的資源調度效率低的問題,提出將改進后的雞群算法用于調度。引入反向學習概念對雞群種群進行初始化,提高全局搜索能力。對小雞的位置引入了粒子群算法中的權重值和學習因子的概念進行改進,優化了雞群個體位置,通過差分算法對雞群算法整體的個體位置進行優化,最后通過邊界處理從整體上預防了算法中個體位置可能出現的越界。在仿真實驗中,將優化后的雞群算法與基本雞群算法、粒子群算法和蟻群算法進行在完成時間、花費成本、能量消耗和負載均衡中進行了對比,取得了較好的效果。

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