%0 Journal Article
%A 秦童
%A 孙斌
%A 王李彧
%T 改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用
%D 2017
%R 10.13190/j.jbupt.2017.s.015
%J 北京邮电大学学报
%P 68-71
%V 40
%N s1
%X 针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题，提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法（DBSCAN）的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类，然后与已经分类的资源进行匹配，解决资源与任务匹配程度低的问题. 实验结果表明，对任务进行聚类后进行任务调度，任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2%，任务的调度时间也有了明显减少.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2017.s.015