云环境下的任务调度问题已经成为云计算系统的主要难题,为了提高云环境下任务调度的总体效率和云环境的资源利用率,本文提出了一种基于模糊聚类与贪心策略相结合的云任务调度算法,对云环境下的任务以及平台资源分别进行聚类分析,将结果进行类簇匹配,最后通过贪心策略将匹配完成后的任务再分配到对应的虚拟机资源上去执行。通过CloudSim平台的仿真结果显示,该算法相较于传统的Min-min和Max-min算法在提高任务执行效率和提升平台资源利用率上有着更好的效果。
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