云环境下的一种并行任务划分方法研究
周围有一圈极值点，均值为0.990283。为了和原粒子群算法公平比较，两种算法在同样的实验环境下运行，采用下面三种测试方法。TEST 1：测试算法在达到预设的最大迭代次数时的最优值。针对基准函数测试10次，然后取最优解的平均，目的是比较改进的算法与原算法的寻优结果。TEST 2：测试算法在达到预设的运算精度的耗时。目的是比较两个算法的收敛速度。针对函数每次测试10次，然后取平均。TEST 3：测试改进后算法对任务调度性能的影响。测试用例采用了100×1000和1000×1000的矩阵相乘，采用改进后算法将任务进行分解，然后采用FCFS算法进行任务的调度，测试运行的时间。3.2 实验结果及分析TEST 1和TEST 2的测试结果如表1和表2所示，由于篇幅原因只列出5次测试的结果。通过分析表1和表2中的数据，我们归纳为以下两点。⑴ 当迭代次数固定为2000次时，表1中经典粒子群算法所得到的解的平均值为0.9909125，表2中改进的粒子群算法的解的平均值为0.9937346。由此可知，在相同迭代次数的情况下，改进的粒
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