基于云計算的流媒體任務(wù)調(diào)度算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>548 K
標(biāo)簽： 云計算 任務(wù)調(diào)度 貪心算法
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文檔介紹：針對當(dāng)前流媒體的大量視頻資源從而帶來的云計算的負(fù)載均衡和任務(wù)分配問題，在Cloudsim云環(huán)境下實現(xiàn)了任務(wù)調(diào)度的GAAC算法(Greedy And Ant Colony Algorithm，GAAC)。GAAC算法具有迭代學(xué)習(xí)機制、局部最優(yōu)和負(fù)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(wù)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(wù)執(zhí)行的時間更短，效率更高。
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