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为了提高云计算环境下资源调度的效率，提出一种降低任务执行时间和成本，并且兼顾系统负载均衡的加强型蚁群算法(EnhancedTimeandcostconstrainsLoadBalancedAntColonyOptimization,ETCLACO),算法在必威体育精装版各种蚁群算法的基础上，创新地改进信息素和启发因子，利用CloudSim工具进行仿真测试，与标准的ACO算法，必威体育精装版的LBACO算法做对比仿真，实验结果表明ETCLACO算法在任务的执行时间，成本以及系统负载均衡方面均优于这两
改进的蚁群算法在云计算资源调度应用
李浩
摘要：为了提高云计算环境下资源调度的效率，提出一种降低任务执行时间和成本，并且兼顾系统负载均衡的加强型蚁群算法(Enhanced Time and cost constrains Load Balanced Ant Colony Optimization,ETCLACO),算法在必威体育精装版各种蚁群算法的基础上，创新地改进信息素和启发因子，利用CloudSim工具进行仿真测试，与标准的ACO算法，必威体育精装版的LBACO算法做对比仿真，实验结果表明ETCLACO算法在任务的执行时间，成本以及系统负载均衡方面均优于这两种算法，提高了资源利用率。
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