1 自适应动态调整粒子群的云计算任务调度

内容

  • 粒子群算法

  • DPSO动态粒子群算法

  • 基于自适应动态调整权重系数

  • 基于进化信息调整分数阶次

  • 基于 Levy 飞行特征的局部最优

  • 多目标构造成单一目标。

  • 对云计算模型进行抽象。得到数学模型。转换为数学问题。

  • 对任务调度的目标和约束进行描述。

  • 给出了粒子群算法的数学描述

  • 实验对比了各种算法。

2 基于离散粒子群优化的云计算 QoS 调度算法

  • 是一种多约束的任务调度算法。
  • 给出了一个任务调度模型（重要）
  • 将多个约束进行归一化描述。
  • 不具有动态扩展的能力。

3 云计算资源调度研究及改进

  • 给出任务调度模型（包含对任务、资源的抽象）
  • 给出了任务调度的目标
  • 给出了任务调度的算法

我觉得接下来我应该从这三个方面论述。

4 基于遗传算法的柔性资源调度优化方法研究

  • 系统的讲述资源调度问题的分类和细节。十分值得借鉴。也就是将当前的任务使用他给出的任务调度领域的基本概念进行讲解。
  • 柔性资源调度问题（原子任务的选择柔性机器）与本次的任务目标一致。
  • 非常重要写方案的时候可以参考。

5 基于异构计算系统中动态任务分配的蜂群算法研究

  • 给出了动态的群体智能算法
  • 其想法与我的队列法非常非常相似，也很容易理解。
  • 如果可以的话，可以使用这种动态的任务分配的蜂群算法。