深圳大学2020研究生云计算期末大作业

深圳大学2020研究生云计算期末大作业

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项目简介

本项目为深圳大学2020级研究生云计算课程的期末大作业，主要研究粒子群优化（PSO）算法在云计算资源分配中的应用。本项目包括论文、数据及源代码，旨在通过扩展云计算仿真器CloudSim，设计并实现PSO算法及其改进，进而对算法/策略进行仿真实验测试和性能分析。

项目内容

1. 论文：本文详细介绍了粒子群优化算法的原理及其在云计算资源分配中的应用。文章遵循《软件学报》的投稿要求撰写，内容包括摘要、关键词、引言、粒子群优化算法、算法实现与改进、仿真实验与分析、结论与展望等部分。

2. 数据：本文所涉及的实验数据，包括但不限于算法参数设置、仿真实验结果等。

3. 代码：本文实现的粒子群优化算法及改进的源代码，基于云计算仿真器CloudSim进行开发。

技术简介

• 粒子群优化（PSO）算法：PSO算法是一种启发式随机全局优化技术，来源于人工生命和演化进化论。算法通过粒子追随自己找到的最优解和整个群体的最优解来完成优化。

• CloudSim：CloudSim是一款云计算仿真器，用于模拟云计算环境下的资源分配、任务调度等过程。

使用说明

1. 下载并解压本资源文件。

2. 根据论文中的说明，配置并运行CloudSim仿真环境。

3. 运行源代码，观察并分析算法性能。

4. 参照论文撰写格式要求，撰写并提交课程论文。

注意事项

• 请遵守学术道德规范，切勿抄袭他人成果。

• 如有疑问，请及时与指导老师沟通，切勿擅自修改算法或数据。

• 请确保论文撰写格式符合《软件学报》的投稿要求。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考