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云資源調試是從事計算機研究人員研究和論文寫作的熱門方向。很多人都會從云資源調度方向入手，找與此相關的論文文獻，以作為寫作的基礎。那云資源調度方面的論文有什么文獻呢?本文學術顧問給大家分享幾篇，供大家參考。
云資源調度論文文獻一：基于多業務場景云資源調度的方法
摘要：隨著電信云資源池業務規模不斷擴大,網絡管理復雜度不斷增加。面對如此規模龐大、種類繁多的資源池,引入新技術提升云平臺管理效率,提升云資源使用效率,是當務之急。而在云資源優化配置方面,多種資源調度配置方法又成了各個行業的寵兒。通過多種方式在集群范圍內根據不同的業務場景不斷調整/均衡資源分配,通過資源調度配置,將過分配置的主機休眠,進而達到節能目的。
關鍵詞：資源調度配置;負載均衡;利用率;
云資源調度論文文獻二：基于多精英協同進化遺傳算法的云資源調度
摘要：傳統的遺傳算法(GA)在解決云資源調度問題時會隨著問題規模的增大而出現早熟收斂、搜索效率低下、尋優能力差等現象。為了克服這些缺陷,提出一種基于多精英協同進化的遺傳算法(MECGA)。該算法通過多精英保留技術將適應度值大的個體選入精英子種群,通過與普通子種群進行協同交叉操作,可引導整個種群向最優解的方向移動;通過定義個體評價策略,將差異度高的個體也選入到精英子種群,這些個體又能夠保證種群的多樣性,使種群更容易跳出局部最優解。實驗結果表明,MECGA相較其他GA具有求解效率高、收斂速度快和尋優能力強等特點。
關鍵詞：遺傳算法;進化算法;精英策略;協同進化;資源調度;
云資源調度論文文獻三：基于混合群智能優化算法的私有云資源調度方法
摘要：針對當前私有云資源調度方法存在資源利用率低、資源浪費嚴重等問題,設計了基于混合群智能優化算法的私有云資源調度方法。首先分析當前國內外私有云資源調度的研究進展,找到引起私有云資源調度方法不足的原因,然后結合私有云資源調度特點,構建私有云資源調度的模型,最后將量子遺傳算法和蟻群優化算法組合在一起產生混合群智能優化算法,采用其對私有云資源調度模型進行求解,找到最優私有云資源調度方案,并設計了私有云資源調度仿真實驗。結果表明,混合群智能優化算法可以提高找到最優私有云資源調度方案速度,提高私有云資源的利用率,保證了私有云資源負載平衡,同時提高了負載執行的效率,具有較高的實際應用價值。
關鍵詞：云計算系統;私有云資源;調度方案;混合群智能優化算法;調度模型;負載平衡;
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