融合层次分析法的PSO云存储任务调度算法
AHP integrated PSO task scheduling algorithm in cloud storage system作者机构：成都信息工程学院信息安全工程学院成都610225 西南石油大学计算机科学学院成都610500
出 版 物：《计算机应用研究》 (Application Research of Computers)
年 卷 期：2014年第31卷第7期
页 面：2013-2016页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
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)
主 题：云存储 任务调度 粒子群优化算法 层次分析法 QoS偏好
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。
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