云计算下的一种自适应负载均衡算法的研究

发布时间：2022-07-14 11:47

　　针对云计算下的负载均衡存在效率低的问题,本文首先在鲸鱼算法的基础上,通过种群初始化,淘汰和竞争机制提高算法的局部搜索能力,然后通过人工蜂群算法进行融合提高算法全局搜索能力,融合后算法用于云计算负载均衡中,在调度时间跨度,负载均衡度和任务平均等待时间方面都具有较好效果。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 负载均衡简述
2 改进的人工鲸鱼算法
    2.1 基本人工鲸鱼算法[11]
    2.2 改进的人工鲸鱼算法
        2.2.1 种群初始化
        2.2.2 引入淘汰机制和竞争机制
3 人工蜂群算法
4 基于改进的鲸鱼-人工蜂群算法资源负载调度
5 仿真实验


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种云环境下的虚拟机负载均衡算法[J]. 江伟,刘漳辉,邱启荣,黄启成.  福州大学学报(自然科学版). 2018(04)
[2]云计算下的资源负载均衡性调度仿真[J]. 孟令玺,孟令威.  计算机仿真. 2018(04)
[3]云计算环境下多样性资源负载均衡高效调度方法[J]. 吴军英,辛锐,曹秀峰.  科技通报. 2017(12)
[4]云计算环境下资源负载均衡调度优化仿真[J]. 李春晖,谢永斌.  计算机仿真. 2017(12)
[5]基于负载均衡的云计算资源分配算法[J]. 张继荣,陈琛.  微电子学与计算机. 2017(09)
[6]基于Hopfield神经网络的云存储负载均衡策略[J]. 李强,刘晓峰.  计算机应用. 2017(08)
[7]多级优化的云计算任务智能调度算法[J]. 王兴柱,颜君彪,曾庆怀.  控制工程. 2017(05)
[8]关于云资源负载均衡的任务调度优化管理[J]. 聂清彬.  计算机工程与设计. 2017(01)
[9]基于猫群优化算法的云计算虚拟机资源负载均衡调度[J]. 匡珍春,谢仕义.  吉林大学学报(理学版). 2016(05)
[10]实时多任务异构云计算平台负载均衡算法[J]. 徐爱萍,吴笛,徐武平,陈军.  中国科学技术大学学报. 2016(03)



本文编号：3661069