1、“.....实验终止的条件为达到资源调度的具体流程确定算法的适应度函数设置算法的各类指标参数和算法结束条件，参数需要确保合理性，以保证算法效率设定完成之后初始化算法的信息素，并将蚂蚁在各个节点进行随机分布，进行路径搜索每次完成轮基于蚁群算法的云计算资源调度分析论文原稿调度提出了挑战。对此，论文提出了种基于蚁群算法的优化资源调度算法，通过在平台对论文所设计的算法进行仿真分析，验证了该算法能够在有效降低成本的基础上确保云计算资源调度的效率，并且算法具有可行性和有效性......”。

2、“.....如果不满足算法结束条件，则跳转到。基于蚁群算法的云计算资源调度分析论文原稿。结语由于云计算环境本身的特性，其资源调度面临大量的计算，如何进行合理的资源调度，提高资源调度的效率，并控制在完全相同的实验条件下，采用本文所设计蚁群优化算法和标准蚁群算法进行对比。算法流程根据上面的分析，确定了基于蚁群算法的云计算资源调度的具体流程确定算法的适应度函数设置算法的各类指标参数和算法结束条件，参数需要确保算法设计建立子任务与虚拟节点分配矩阵，定义节点，其中，为节点集合，构成了个没有方向的完全图......”。

3、“.....仿真分析为了对算法的可行性和有效性进行验证，选择因此，大量蚂蚁构成的群体行为实际上构成了种学习信息的反馈现象，即选择条路径的蚂蚁越多，后面的蚂蚁则继续选择该路径的可能性更大。蚂蚁个体之间通过这种信息寻求最短的目标路径。在云计算环境下，可以将资源调度问题看作个多项式复杂程度的任务的效率成本等方面的问题。云计算中的不同应用程序所需要的资源不同，加上云计算本身的异构性以及动态性的特点，导致云计算资源调度问题成为了个非常复杂的多目标优化问题。而作为良好的资源调度策略......”。

4、“.....同时还应该第只蚂蚁在时刻选择节点的概率为代表了时刻，蚂蚁在节点位置所残留的信息素代表了蚂蚁的启发信息。和非别表示残留信息素和启发信息的相对重要性。代表第只蚂蚁行走的禁忌表，即不会选择的路径，如果时实际上构成了种学习信息的反馈现象，即选择条路径的蚂蚁越多，后面的蚂蚁则继续选择该路径的可能性更大。蚂蚁个体之间通过这种信息寻求最短的目标路径。在云计算环境下，可以将资源调度问题看作个多项式复杂程度的非确定性问题。从解决这类问题基于蚁群算法的云计算资源调度分析论文原稿非确定性问题......”。

5、“.....蚁群优化算法很适合解决资源调度的问题，传统的蚁群算法通常只能在效率和成本兼顾面，对此本文提出了种新的优化蚁群算法。基于蚁群算法的云计算资源调度分析论文原稿。解决方案的机率型技术，其最早是由于年在其博士论文中引入，主要借鉴了蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚂蚁在路径上前进时能够根据前面蚂蚁所留下的分泌物选择路径，其选择条路径的概率与该路径上分泌物的强度成正比化利用。另外，云计算资源管理还需要利用有限的物理资源，为更多的用户提供多样化的服务......”。

6、“.....基于蚁群算法的云计算资源调度蚁群算法是以中用于寻求最优解决方案的机率型技术，其最早制调度成本，实现对资源的最大化利用。另外，云计算资源管理还需要利用有限的物理资源，为更多的用户提供多样化的服务，同时满足不同类型用户在计算效率成本等服务质量方面的差异化要求。基于蚁群算法的云计算资源调度蚁群算法是以中用于寻求最优，第只蚂蚁选择节点，则就会被加入到禁忌表中。关键词云计算资源调度蚁群算法云计算资源调度云计算资源调度主要是对个时间点或者时间段内如何向用户进行资源分配的决策过程......”。

7、“.....其中，目标包括了角度来看，蚁群优化算法很适合解决资源调度的问题，传统的蚁群算法通常只能在效率和成本兼顾面，对此本文提出了种新的优化蚁群算法。基于蚁群算法的云计算资源调度分析论文原稿。路径选择在各个节点上都分布着若干只蚂蚁进行最优解的搜索，则由于年在其博士论文中引入，主要借鉴了蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚂蚁在路径上前进时能够根据前面蚂蚁所留下的分泌物选择路径，其选择条路径的概率与该路径上分泌物的强度成正比。因此......”。

8、“.....加上云计算本身的异构性以及动态性的特点，导致云计算资源调度问题成为了个非常复杂的多目标优化问题。而作为良好的资源调度策略，不仅需要进步提高计算的效率，同时还应该控制调度成本，实现对资源的最大大迭代次数。在完全相同的实验条件下，采用本文所设计蚁群优化算法和标准蚁群算法进行对比。算法设计建立子任务与虚拟节点分配矩阵，定义节点，其中，为节点集合，构成了个没有方向的完全图。通过优化蚁群算法能够获取个适用于资源调度索之后，从其中选择当前的最优解，然后更新信息素继续进行搜索......”。

9、“.....则确定当前获取的最优解为算法的全局最优解，如果不满足算法结束条件，则跳转到。仿真分析为了对算法的可行性和有效性进行验证，选择李美安，段卫军基于动态自适应蚁群算法的云计算任务调度计算机应用，张雨，李芳，周涛云计算环境下基于遗传蚁群算法的任务调度研究计算机工程与应用，作者单位山东理工大学山东省淄博市。算法流程根据上面的分析，确定了基于蚁群算法的云计算源调度成本，成为当前云计算资源调度研究的重要内容。就目前来看，云计算资源调度的算法较多，但是各类算法考虑的方向不同......”。