云计算环境中基于分布估计蛙跳算法的资源调度

摘要

针对云计算环境下的资源调度问题,提出了一种基于分布估计蛙跳算法的云资源调度策略.在运用混合蛙跳算法(SFLA)搜索全局最优解的同时,在SFLA的局部搜索环节引入基于群体的增量学习算法(PBILA),通过建立反映优质解分布的概率模型,增加子群间的协作、增强群体的全面学习能力.仿真实验结果表明:该资源调度策略不仅能够有效地避免陷入局部最优,而且较好地提升了全局收敛性能.