参考文献/References:
[1] 刘鹏.云计算[M].北京:电子工业出版社,2007:2-3.
[2]查英华,杨静丽.改进蚁群算法在云计算任务调度中的应用[J].计算机工程与设计,2013,34(5):1 716-1 719.
[3]熊聪聪,冯龙,陈丽仙,等.云计算中基于遗传算法的任务调度算法研究[J].华中科技大学学报:自然科学版,2012,40(增刊):1-4.
[4]Braun T D,Siegel H J,Beck N.A comparison of eleven static heuristics for mapping a class of independent tasks onto heterogeneous distributed computing systems[J].Journal of Parallel and Distributed Computing,2001,61(1):810-837.
[5]郑爱卿.基于执行时间方差的元任务网格调度算法研究[D].北京:北京交通大学电子信息工程学院,2008.
[6]封良良,张陶,贾振红,等.云计算环境下基于粒子群的任务调度算法研究[J].计算机工程,2013,39(5):183-186.
[7]Isard M,Prabhakaran V,Currey J,et al.Fair scheduling for distributed computing clusters[C]//Proceedings of the 22nd ACMSIGOPS Symposium on Operating Systems Principles.New York:ACM,2009:261-276.
[8]遆鸣.云计算下计算能力调度算法的研究和改进[D].太原:太原理工大学计算机科学与技术学院,2012.
[9]王小平,曹立明.遗传算法—理论、应用于软件实现[M].西安:西安交通大学出版社,2002:10-50.
[10]Bratton D,Kennedy J.Defining a standard for particle swarm optimization[C]//Proc of IEEE Swarm Intelligence Symposium.Honolulu,2007.
[11]Kennedy J.The Particle swarm:social adaptation of knowledge[C]//IEEE International Conference on Evolutionary Computation:Indianapolis,1997:303-308.
[12]Shi Y,Eberhart R.A modified particle warm optimizer[C]//IEEE World Congress on Computational Intelligence.Anchorage,USA,1998:69-73.
[13]刘建华.粒子群算法的基本理论及其改进研究[D].湖南:中南大学信息科学与工程学院,2009.
[14]Ali S,Siegel H J,Maheswaran M,et al.Representing task and machine heterogeneities for heterogeneous computing systems[J].Journal of Science and Engineering,2000,3(3):195-207.
[15]沈恺涛.基于云计算和改进粒子群算法的任务调度研究[J].计算机测量与控制,2012,20(11):3 070-3 072.
[16]李斌,李文峰.基于仿真的优化的粒子群算法参数选取研究[J].计算机工程与应用,2011,47(33):30-35.
相似文献/References:
[1]孙 鉴,吴隹伟,刘陈伟,等.一种基于改进人工鱼群的云计算任务调度算法[J].南京师大学报(自然科学版),2024,(01):91.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2024.01.011]
Sun Jian,Wu Zhuiwei,Liu Chenwei,et al.A Cloud Computing Task Scheduling Algorithm Based on Improved Artificial Fish Warm[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2024,(04):91.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2024.01.011]