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Crow Search based Scheduling Algorithm for Load Balancing in Cloud Environment
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AI
DOI：10.35940/ijitee.i7787.078919.png)
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摘要
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任务调度是计算机科学中的一个重要方面，因为它体现了计算机如何精确高效地执行各种任务及相关活动。在云计算中，任务调度是一个典型的NP难问题，科学家们长期以来一直在尝试解决这一问题。尽管利用蚁群算法实现全局最优解并获得良好效果并非易事。本研究提出了一种基于乌鸦搜索的负载均衡算法（CSLBA），适用于多目标任务调度环境，该算法着重于在考虑平均调度时间（AMT）、平均等待时间（AWT）和平均数据中心处理时间（ADCPT）等参数的情况下，为待执行任务分配最合适的资源。本研究对所提出的算法与基于蚁群优化的负载均衡算法（ACOLBA）进行了比较分析。实验分步骤进行，比较分析证实，所提出的CSLBA是本研究中考虑的其他调度技术中最优的技术。
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