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对于传统蚁群算法用于云计算资源分配和调度问题过程中存在的不足,提出了一种可以提高负载均衡度、缩短任务执行时间、降低任务执行成本的改进自适应蚁群算法, 改进算法以能够基于用户提交的任务求解出执行时间较短
针对传统遗传算法易陷入早熟收敛等问题,提出一种改进的元胞自动机遗传算法(CGA),并将其应用于云环境下的资源调度。分 析云计算环境中处理用户群请求的庞大任务数及资源合理分配的问题,利用CGA 算法寻求
针对云计算环境中的资源调度很少同时兼顾最短完成时间和最低服务成本的问题，设计能够综合反映时间和成本的适应度函数，在此基础上提出了基于分布估计蛙跳算法的云资源调度方法。结合遗传算法的交叉操作重新定义蛙跳
基于蚁群算法的海洋工程群项目资源调度研究。
基于认知ISAR成像的相控阵雷达资源自适应调度算法
针对构建高校云计算数据中心的目的出发,对基于蚁群算法的云计算资源调度进行研究。通过云仿真软件CloudSim进行仿真实验,证明蚁群算法在多任务执行时间及相对标准差方面优于传统资源调度算法。
针对当前现有现在学习平台在资源共享和检索分类方面存在的问题,结合当前的计算机技术,提出一种基于Hadoop框架的学习资源共享平台。在该平台的实现中,文章首先采用Hadop框架对整个平台进行搭建,并通过
包括灰度调制法融合(graymodulate)、对比度调制法融合(contrastmodulate)、正交多项式变换法(independencemulti)（及改进算法(independencemul
描述进程资源调度的算法，word文档。有优先级调度和时间片调度的算法，代码
文档详细描述了在LTE系统中如何能够合理的进行上行资源调度
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