基于云計算的流媒體任務調(diào)度算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：548 K
標簽： 云計算 任務調(diào)度 貪心算法
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文檔介紹：針對當前流媒體的大量視頻資源從而帶來的云計算的負載均衡和任務分配問題，在Cloudsim云環(huán)境下實現(xiàn)了任務調(diào)度的GAAC算法(Greedy And Ant Colony Algorithm，GAAC)。GAAC算法具有迭代學習機制、局部最優(yōu)和負載均衡的特點。并在Cloudsim的環(huán)境下，完成了對GAAC算法、輪轉(zhuǎn)算法(Round Roll Algorithm，RR)、貪心算法和蟻群算法的仿真比較。實驗驗證，GAAC算法從總體上而言，任務調(diào)度所用的時間明顯較低于貪心算法和傳統(tǒng)的輪轉(zhuǎn)算法和蟻群算法，即其任務執(zhí)行的時間更短，效率更高。
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