云环境下改进SOS的多目标任务调度算法

为有效获取云计算中多目标任务调度求解算法的全局最优解,提出一种云环境下基于改进期望服务质量(Qo S)的多目标任务调度算法。设计多目标任务调度框架,提出相应的目标函数与约束条件。利用准反射学习构建初始种群以改进共生生物搜索(SOS)算法,加入自适应变异率以提高全局搜索能力。通过设定坐标进行任务分配,利用改进后SOS算法实现多目标任务优化调度。云计算仿真结果表明,所提算法相比于其它算法,有效改善了能源利用率、能耗和时间成本,具有较好的Qo S传输性能。     

一种类欧氏距离-负载平衡的云任务调度算法

面对云计算中庞大用户群的需求,云计算平台的性能起着关键的作用。任务调度算法对云计算平台的性能存在很大的影响。虽然云计算任务调度算法是目前云计算中研究的热点,但是多数任务调度算法并没有从用户满意程度的角度去考虑。针对云计算的现有资源调度算法提出了一种类欧氏距离负载平衡(EDL-LB)的任务调度解决方案,能够针对用户的不同需求提出与之相适应的资源选择方案,有效地提高用户对云资源的使用满意度。仿真结果表明了方法能够在保证任务完成时间的条件下,通过新的任务调度策略来提高用户对云计算任务的满意度以及资源的利用率,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。     

一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略

针对云计算环境下大量用户任务请求各异的服务质量（Quality of Service, QoS）调度目标要求,通过综合考虑云用户任务的截止时间底线、调度预算等QoS目标约束条件以及各类可用资源的性能参数,对任务调度的多QoS目标约束条件进行形式化建模,基于构造的隶属度函数将多QoS目标约束的优化求解问题转化成一个单目标约束的优化问题,对转化后的单目标约束优化问题进行近似求解,最终提出一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略。在CloudSim模拟器上的仿真结果表明,提出的多QoS目标约束的云计算任务调度策略总体上优于传统的Min-min算法以及改进的以QoS为导向的Min-min算法。     

云计算环境下基于用户和资源约束的免疫效用均衡任务调度算法

针对云计算中的任务调度问题, 提出了一种免疫均衡效用任务调度算法. 该算法将云计算环境下任务调度问题建模为一个多目标优化模型, 同时兼顾了用户任务的时间跨度和虚拟化资源的负载均衡. 仿真结果表明, 该任务调度算法提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间, 是云平台下一种有效的任务调度策略.     

基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究

对云计算任务调度进行了研究,针对用户满意度和云提供商利益需求,提出一种融合粒子群和遗传算法的PSOGA改进算法。根据云环境特点对虚拟机资源进行分类,同时引入任务-资源满意度距离、资源综合性能概念;对粒子群初始粒子操作进行优化,来提高粒子质量;为克服粒子易陷入局部最优解问题,加入遗传算法（GA）的交叉、变异操作,扩展粒子的搜索空间。仿真结果表明,该调度策略提高了用户满意度的同时减少了任务的完成时间,是云平台下一种有效的任务调度策略。     

基于改进多目标布谷鸟搜索的资源调度算法

针对IaaS(Infrastructure as a Service)云计算中资源调度的多目标优化问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟搜索的资源调度算法。在多目标布谷鸟搜索算法的基础上,通过改进随机游走策略和丢弃概率策略提高了算法的局部搜索能力和收敛速度。以最大限度地减少完成时间和成本为主要目标,将任务分配特定的VM(Virtual Manufacturing)满足云用户对云提供商的资源利用的需求,从而减少延迟,提高资源利用率和服务质量。实验结果表明,该算法可以有效地解决IaaS云计算环境中资源调度的多目标问题,与其他算法相比,具有一定的优势。     

自适应动态调整粒子群的云计算任务调度

为了高效地实现云计算任务调度,融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和多目标函数构造,提出一种新的云计算任务调度算法。对分数阶达尔文粒子群算法进行全方位改进,基于粒子群适应度动态调整惯性权重系数以自适应搜索最优解;利用粒子自身进化信息定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现快速收敛;借助Levy飞行随机扰动对局部最优位置进行位置扰动以提高跳出局部最优的能力;综合最短等待时间、资源负载均衡程度及任务完成所耗费用等三个目标构造任务调度满意度函数,以此搜索任务调度最优解。仿真实验表明,与其他粒子优化算法相比,该算法有较快的收敛速度和较高的寻优精度;在任务调度中,该算法与其他三种调度算法相比,在较低的截止时间未完成率下实现了虚拟资源的均衡负载。     

基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略

针对云计算环境中一些基于服务质量（QoS）调度算法存在寻优速度慢、调度成本与用户满意度不均衡的问题,提出了一种基于聚类和改进共生演算法的云任务调度策略。首先将任务和资源进行模糊聚类并对资源进行重排序放置,依据属性相似度对任务进行指导分配,减小对资源的选择范围;然后依据交叉和旋转学习机制改进共生演算法,提升算法的搜索能力;最后通过加权求和方式构造驱动模型,均衡调度代价与系统性能间关系。通过不同任务量的云任务调度仿真实验,表明该算法相比改进遗传算法、混合粒子群遗传算法和离散共生演算法,有效减少了进化代数,降低了调度成本并提升了用户满意度,是一种可行有效的任务调度算法。     

基于改进蚁群算法的云环境任务调度研究

针对蚁群优化算法(ACO)在解决大规模的组合优化问题时容易陷入搜索速度慢和局部最优的缺陷,进行算法的改进;结合遗传算法全局收敛的优点,将遗传算法融入到蚁群优化算法的每一次迭代中,加快其收敛速度,并引入逆转变异策略,避免了蚁群优化算法陷入局部最优;深入研究了改进的蚁群优化算法在云计算环境中的任务调度策略,并通过扩展云计算仿真平台CloudSim实现了模拟仿真;实验结果表明,此算法能够缩短云环境下的任务平均运行时间,提高了资源利用率。     

云环境下基于DO-GAPSO的任务调度算法

为了找到合理的云计算任务调度方案,仅从单一方面来优化调度策略已不能满足用户需求,但从多个方面优化调度策略又面临着权重分配问题。针对上述问题,从任务完成时间、任务完成成本、服务质量3个方面考虑,提出一种基于遗传与粒子群算法相融合的动态目标任务调度算法,在算法的适应度评价函数建模中引入线性权重动态分配策略。通过CloudSim平台进行云环境仿真实验,并将此算法与经典的双适应遗传算法(DFGA)、离散粒子群优化算法(DPSO)进行比较。实验结果表明,在相同的设置条件下,该算法在执行效率、寻优能力等方面优于其他两个算法,是一种云计算环境下有效的任务调度算法。     

Bandwidth‐aware divisible task scheduling for cloud computing

Task scheduling is a fundamental issue in achieving high efficiency in cloud computing. However, it is a big challenge for efficient scheduling algorithm design and implementation (as general scheduling problem is NP‐complete). Most existing task‐scheduling methods of cloud computing only consider task resource requirements for CPU and memory, without considering bandwidth requirements. In order to obtain better performance, in this paper, we propose a bandwidth‐aware algorithm for divisible task scheduling in cloud‐computing environments. A nonlinear programming model for the divisible task‐scheduling problem under the bounded multi‐port model is presented. By solving this model, the optimized allocation scheme that determines proper number of tasks assigned to each virtual resource node is obtained. On the basis of the optimized allocation scheme, a heuristic algorithm for divisible load scheduling, called bandwidth‐aware task‐scheduling (BATS) algorithm, is proposed. The performance of algorithm is evaluated using CloudSim toolkit. Experimental result shows that, compared with the fair‐based task‐scheduling algorithm, the bandwidth‐only task‐scheduling algorithm, and the computation‐only task‐scheduling algorithm, the proposed algorithm (BATS) has better performance. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种自适应粒子群算法在云资源调度中的应用

通过资源调度优化提升云计算的效率并降低数据中心能耗是云计算领域的主要研究内容之一。粒子群算法常用于解决资源调度问题,然而粒子群算法在云计算资源调度应用中算法初期收敛速度快,后期收敛速度缓慢,易陷入局部寻优。本文提出了一种自适应改进的粒子群算法用于云计算资源调度问题的研究,该算法通过自适应改进粒子的个体学习因子和社会学习因子,以提高算法的全局探索能力,使得粒子逼近更优解。实验结果表明：本文提出的自适应粒子群算法不仅具备良好的收敛性和全局寻优能力,同时能够大幅度降低云资源调度中任务队列的总完成时间。     

面向多目标的云计算资源调度算法

在传统的虚拟机资源调度中,仅仅考虑当前负载,对虚拟机历史数据没有充分考虑,在处理云计算资源调度的时候出现负载失衡的状况,为了解决上述问题,本文提出了基于启发式遗传算法的资源调度算法,满足多目标规划的情况下实现云计算资源的调度.算法在为用户提供服务的同时充分考虑虚拟机的各种开销和因素,使提供云计算资源的服务器达到负载均衡.对目前的负载情况和历史数据进行分析,经过搜索和计算,计算得到同时满足负载变化数据约束和最小动态迁移开销的最好的云计算资源调度方案.最后,通过仿真实验,对算法进行验证,通过引入负载变化率和平均负载距离二个性能参数来比较和衡量虚拟机负载.实验数据证明,所提出的算法具有很好的全局收敛性和资源利用率,有效解决在资源调度中出现负载失衡和较大动态迁移开销的问题,因此,算法是可行和有效的.     

改进蚁群算法的云计算任务调度方法

针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足,以找到最佳的云计算任务调度方案为目标,提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析,并对问题进行了具体描述,然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解,并针对标准蚁群算法缺陷进行改进,最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明,改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案,加快云计算任务完成速度,具有一定的实际应用价值.     

云工作流中基于分时虚拟机的任务层调度算法

云计算是新的一种面向市场的商业计算模式,向用户按需提供服务,云计算的商业特性使其关注向用户提供服务的服务质量。任务调度和资源分配是云计算中两个关键的技术,所使用的虚拟化技术使得其资源分配和任务调度有别于以往的并行分布式计算。目前主要的调度算法是借鉴网格环境下的调度策略,研究基于QoS的调度算法,存在执行效率较低的问题。我们对云工作流任务层调度进行深入研究,分析由底层资源虚拟化形成的虚拟机的特性,结合工作流任务的各类QoS约束,提出了基于虚拟机分时特性的任务层ACS调度算法。经过试验,我们提出的算法相比于文献[1]中的算法在对于较多并行任务的执行上存在较大的优势,能够很好的利用虚拟的分时特性,优化任务到虚拟机的调度。     

Fuzzy Based Ant Colony Optimization Scheduling in Cloud Computing

Cloud computing is an Information Technology deployment model established on virtualization. Task scheduling states the set of rules for task allocations to an exact virtual machine in the cloud computing environment. However, task scheduling challenges such as optimal task scheduling performance solutions, are addressed in cloud computing. First, the cloud computing performance due to task scheduling is improved by proposing a Dynamic Weighted Round-Robin algorithm. This recommended DWRR algorithm improves the task scheduling performance by considering resource competencies, task priorities, and length. Second, a heuristic algorithm called Hybrid Particle Swarm Parallel Ant Colony Optimization is proposed to solve the task execution delay problem in DWRR based task scheduling. In the end, a fuzzy logic system is designed for HPSPACO that expands task scheduling in the cloud environment. A fuzzy method is proposed for the inertia weight update of the PSO and pheromone trails update of the PACO. Thus, the proposed Fuzzy Hybrid Particle Swarm Parallel Ant Colony Optimization on cloud computing achieves improved task scheduling by minimizing the execution and waiting time, system throughput, and maximizing resource utilization.     

基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法研究

为缩短云计算执行时间,改善云计算性能,在一定程度上加强云计算资源节点完成任务成功率,需要对云计算资源进行调度;当前的云计算资源调度算法在进行调度时,通过选择合适的调度参数并利用CloudSim仿真工具,完成对云计算资源的调度;该算法在运行时无法有效地进行平衡负载,导致云计算资源调度的均衡性能较差,存在云计算资源调度结果误差大的问题;为此,提出一种基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法;该算法首先利用自适应级联滤波算法对云计算资源数据流进行滤波降噪,然后以降噪结果为基础,采用本体论对云计算资源进行预处理操作,最后通过人工蜂群算法完成对云计算资源的调度;实验结果证明,所提算法可以良好地应用于云计算资源调度中,有效提高了云计算资源利用率,具有实用性以及可实践性,为该领域的后续研究发展提供了可靠支撑。     

基于多尺度量子谐振子算法的云计算任务调度

合理地分配虚拟计算资源以进行有效的任务调度是云计算中的一个核心问题。为了更好地利用虚拟计算资源,高效地完成服务需求,提出了一种基于多尺度量子谐振子算法（MQHOA）的任务调度算法。首先,该算法将每一个调度方案当成一个采样位置,利用高斯采样的随机性在当前尺度下搜索局部最优解;其次,判断算法是否处于能级稳定状态,如果稳定,则进入能级降低过程,最坏的调度方案将被替换;最后,算法进入尺度下降的过程,算法由全局搜索过渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并输出找到的最优结果。通过在CloudSim平台上进行仿真实验,与现有的先来先服务（FCFS）算法和粒子群优化（PSO） 算法对比,MQHOA总任务完成时间减少10%以上,负载不均值下降0.4以上。实验结果表明,基于MQHOA的任务调度算法能够快速收敛,有良好的全局收敛性和自适应能力,在云计算任务调度过程中,能够起到减少总任务完成时间和均衡负载的作用。     

A scheduling algorithm for applications in a cloud computing system with communication changes

This paper proposes a scheduling algorithm to solve the problem of task scheduling in a cloud computing system with time‐varying communication conditions. This algorithm converts the scheduling problem with communication changes into a directed acyclic graph (DAG) scheduling problem for existing fuzzy communication task nodes, that is, the scheduling problem for a communication‐change DAG (CC‐DAG). The CC‐DAG contains both computation task nodes and communication task nodes. First, this paper proposes a weighted time‐series network bandwidth model to solve the indefinite processing time (cost) problem for a fuzzy communication task node. This model can accurately predict the processing time of a fuzzy communication task node. Second, to address the scheduling order problem for the computation task nodes, a dynamic pre‐scheduling search strategy (DPSS) is proposed. This strategy computes the essential paths for the pre‐scheduling of the computation task nodes based on the actual computation costs (times) of the computation task nodes and the predicted processing costs (times) of the fuzzy communication task nodes during the scheduling process. The computation task node with the longest essential path is scheduled first because its completion time directly influences the completion time of the task graph. Finally, we demonstrate the proposed algorithm via simulation experiments. The experimental results show that the proposed DPSS produced remarkable performance improvement rate on the total execution time that ranges between 11.5% and 21.2%. In view of the experimental results, the proposed algorithm provides better quality scheduling solution that is suitable for scientific application task execution in the cloud computing environment than HEFT, PEFT, and CEFT algorithms.     

基于IFWA-ABC的云计算资源任务调度算法的研究

针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分别进行优化,将FWA中最优个体通过改进的ABC算法进行获得;最后,将IFWA-ABC算法用于云计算任务调度。仿真实验中,通过与FWA、ABC在虚拟机、执行时间、消耗成本、能量消耗指标对比中,IFWA-ABC具有明显的优势能够有效地提高云计算资源分配效率。