%0 Journal Article %A 陈暄 %A 龙丹 %A 徐见炜 %T 基于蚁群优化蛙跳算法的云计算资源调度算法 %D 2018 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112854 %J 计算机应用 %P 1670-1674 %V 38 %N 6 %X 针对云计算资源调度存在效率低的问题,提出了基于服务质量(QoS)的云计算资源调度算法。首先,在蚁群优化(ACO)算法中采用质量函数和收敛因子来保证信息素更新的有效性,设置反馈因子来提高概率的选择;其次,在蛙跳算法(SFLA)中通过交叉因子和变异因子来提高SFLA的局部搜索效率;最后,在ACO算法的每一次迭代中通过引入SFLA的局部搜索和全局搜索进行更新,提高了算法的效率。云计算的仿真实验结果表明,与基本的ACO算法、SFLA、改进后的粒子群优化(IPSO)算法、改进的人工蜂群算法(IABC)相比,所提算法在QoS的4个指标中有最少的完成时间、最低的消耗成本、最高的满意度和最低的异常数值,表明所提算法能够有效地运用在云计算资源调度中。 %U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2017112854