面向移动云计算任务调度的改进鸟群算法研究
Research on task scheduling of improved bird group algorithm for mobile cloud computing
1. 浙江工业职业技术学院, 浙江 绍兴 312000
2. 北京信息科技大学, 北京 100101
3. 浙江大学, 杭州 310058
摘要
针对移动云计算环境下的任务调度存在耗时长、设备能耗高的问题,提出了一种基于改进的鸟群算法(improved bird swarm algorithm,IBSA)的任务调度策略。首先,构建了以能耗和时间为主的移动云任务调度模型;其次,提出了自适应感知系数和社会系数,避免了算法陷入局部最优;构建了学习因子优化飞行行为,保证了个体寻优能力;最后,任务调度目标函数作为鸟群个体的适应度函数参与算法的迭代更新。仿真结果表明相比于蚁群算法、粒子群算法、鲸鱼算法等,改进的鸟群算法在移动云计算任务调度方面具有良好的效果,能够有效地节省时间和降低能耗。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(LQ18A010003,11426205)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.02.0043
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 751-754,781
文章编号: 1001-3695(2021)03-021-0751-04
发布历史
[2021-03-05] 印刷出版
引用本文
陈暄, 赵文君, 龙丹. 面向移动云计算任务调度的改进鸟群算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 751-754,781. (Chen Xuan, Zhao Wenjun, Long Dan. Research on task scheduling of improved bird group algorithm for mobile cloud computing [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 751-754,781. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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