融合层次分析法的PSO云存储任务调度算法-中国学术期刊网络出版总库

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融合层次分析法的PSO云存储任务调度算法

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【英文篇名】	AHP integrated PSO task scheduling algorithm in cloud storage system
【下载频次】	★★
【作者】	王娟; 李飞; 刘兵; 张路桥;
【英文作者】	WANG Juan; LI Fei; LIU Bing; ZHANG Lu-qiao; School of Information Security Engineering; Chengdu University of Information Technology; College of Computer Science; Southwest Petroleum University;
【作者单位】	成都信息工程学院信息安全工程学院; 西南石油大学计算机科学学院;
【文献出处】	计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2014年 07期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	云存储; 任务调度; 粒子群优化算法; 层次分析法; QoS偏好;
【英文关键词】	cloud storage; task scheduling; particle swarm optimization; analytic hierarchy process; QoS preference;
【摘要】	现有基于粒子群的云存储任务调度算法不能感知用户的QoS偏好,即对不同QoS要求的用户任务采用的是同样的适应度函数,导致用户满意率低下。通过重定义粒子群算法的适应度函数,将多QoS因素纳入考核,并融合层次分析法,对不同类型任务对应的QoS权重进行调节,使之能适应不同任务的不同QoS要求。实验表明,该算法可以较好地适应任务间QoS要求的变化,虽然调整权重牺牲了一些执行时间,但是用户的满意率得到了明显提高。
【英文摘要】	Existing PSO based task scheduling algorithm in cloud storage system is fail to aware users' QoS preference,namely they use the same fitness function and result in low user satisfaction rate. This paper redefined the fitness function of the PSO which was calculated by multi-QoS factors. And analytic hierarchy process was integrated to define different weights for different QoS to adapt the QoS requirement of various tasks. Simulation results show that the algorithm can adapt to various QoS requirement. Alth...
【基金】	四川省应用基础研究计划资助项目(2013JY006,2014JY0071); 四川省科技支撑计划资助项目(2011GZ0195); 四川省教育厅科研项目(青年)(10ZB093); 成都信息工程学院科研基金资助项目(KYTZ201121)
【更新日期】	2014-08-22
【分类号】	TP333;TP393.01
【正文快照】	0引言近年来,随着各类信息的快速增加和互联网技术的发展,越来越多的服务以云端的形式提供给用户。用户只需准备一个瘦客户端(最常见的是浏览器),即可通过网络享受云服务提供商提供的各种服务,从常见的在线文档编辑、视频影音到虚拟主机和科学计算等。云存储系统作为一种特殊的

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