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视频点播（ Video-on-Demand，VOD）系统是以“用户自主”概念为基础的双向互动音视频信息系统，为用户提供按需播放节目的服务。由于VOD规模不断增加，同时用户点播行为具有随机性，致使并发视频流在一段时间内迅速增长或下降，造成系统平台资源一段时间内紧张或闲置。基于虚拟化、可伸缩技术的云点播方案是当前解决上述问题的有效途径，而云点播系统中的视频流任务调度成为了改进负载能力的关键。
本文根据云点播系统平台的虚拟化、可伸缩、按需资源分配的特点，通过预估服务资源、提出资源综合性能匹配度函数，建立了云环境下的VOD视频任务调度问题数学模型。其次，基于该模型，以随时间修正的综合性能匹配度优化蚁群算法中的启发因子，以综合性能匹配度和作为全局最优解更新信息素参考，形成基于蚁群优化算法的VOD集群视频流任务调度策略。
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