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王晓宇

作品数:2 被引量:11H指数:2
供职机构:辽宁工程技术大学软件学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇调度
  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇群算法
  • 2篇资源调度
  • 1篇调度研究
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感影像
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇蚁群优化算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇资源利用率
  • 1篇服务器
  • 1篇服务器集群
  • 1篇负载均衡
  • 1篇改进蚁群算法
  • 1篇传输资源

机构

  • 2篇辽宁工程技术...
  • 1篇哈尔滨工业大...
  • 1篇铁岭师范高等...

作者

  • 2篇刘万军
  • 2篇孟煜
  • 2篇曲海成
  • 2篇王晓宇
  • 1篇姜庆玲

传媒

  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2014
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于蚁群算法的遥感影像传输资源调度方法被引量:3
2014年
针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,使遥感影像传输效率逐渐降低的问题,提出一种在多线服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略。该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子γ动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率。对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也更高。仿真结果表明:多线服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使遥感影像传输速度和线路资源利用率均有一定提高。
刘万军王晓宇曲海成孟煜姜庆玲
关键词:遥感资源调度蚁群优化算法资源利用率
基于改进蚁群算法的服务器集群资源调度研究被引量:8
2016年
提出一种基于蚁群算法的服务器集群资源调度算法.该算法引入等待因子的概念,采用等待因子动态选取服务器资源,提高了集群系统的整体性能.仿真实验结果表明,改进的蚁群算法优于其他负载均衡算法,使服务器集群系统负载更加均衡,整个集群系统的资源得到了充分的利用.
刘万军王晓宇曲海成孟煜
关键词:服务器集群蚁群算法负载均衡资源调度
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