云计算是一种基于Internet的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云计算的核心是提供按需服务的网络访问方式，以便快速配置和访问资源。这些资源可以包括服务器、存储空间、数据库、网络、软件以及各种服务等。为了有效地使用这些资源，需要进行有效的资源调度与分配。本文档研究了一种改进的蚁群算法，该算法被用来优化云计算环境下的资源调度与分配问题。
在云计算环境中，资源调度与分配面临一个巨大挑战，即如何在数量庞大的节点中高效地进行任务分配，同时保证资源利用的最优化。任务集合可能包含多个子任务，需要被快速且有效地分配到虚拟机节点资源中去。由于节点数量巨大，单个节点的资源分配效率低下，因此需要找到一个有效的调度策略来降低任务执行时间，提高系统运行效率。
为了解决上述问题，本文提出了改进的遗传算法(GA)策略，该策略通过在算法中添加查找表作为中间层来推荐匹配的节点给不同的任务。查找表作为任务和资源建立联系的桥梁，根据不同的节点类型或成功率因子来选择节点，并利用节点强度对任务查找进行优先级划分。这个过程中，概率参数被用来指导查找表信息的查看。
改进的蚁群算法（也称为蚁群优化算法）是基于蚂蚁寻找食物路径行为的一种模拟进化算法。它模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素，并通过信息素来指导蚂蚁选择路径。在云计算资源调度中，这种算法通过模拟蚂蚁找到最优解的方式来优化资源分配。通过动态调整信息素的蒸发和挥发策略，可以有效避免算法过早收敛至局部最优解，从而提高算法的全局搜索能力。
对于云计算资源分配与调度的研究，本文还提到了其他一些方法和策略。例如，文献[9]中基于遗传算法实现云计算任务调度的负载均衡，文献[10-13]中基于动态趋势的蚁群算法被用来解决资源调度过程中空间占用率和响应时间问题，而文献[14-16]则针对云计算环境下资源调度性能进行策略优化，通过引入双适度动态遗传策略来提升大规模数据响应效率。
本文通过仿真测试了改进算法与传统RR算法的性能对比。仿真结果表明，改进算法能显著降低任务执行耗时，从而更快地完成用户任务。这样的改进策略可以有效提高云计算资源的利用率，降低成本，并为用户提供更快速的服务响应。
云计算资源调度与分配优化在当下依然是一个活跃的研究领域。通过蚁群算法和遗传算法这类优化算法的应用，可以有效提升云计算资源的分配效率和计算稳定性，从而解决大规模数据中心资源调度中的优化问题。随着云计算的快速发展和计算需求的日益增加，这类研究将变得越来越重要，它不仅可以提升云计算的性能，还能增强云计算服务的市场竞争力。
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