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针对云计算中现有调度算法为追求最短完成时间而不能很好兼顾负载平衡的问题,提出基于预先分类的Min-Min调度算法,该算法先利用能衡量资源计算和通信能力的属性信息对资源进行划分等级,再求出每个调度任务在资源中的最小执行时间,计算任务对应资源等级与最小执行时间的乘积,使用该乘积最小的任务-资源对进行调度.解决了原始Min-Min调度算法负载不均衡的问题,兼顾了执行时间最小和负载均衡.模拟的云仿真系统实验结果表明,该算法在平均任务响应时间、平均任务执行速度下降比和系统利用率等方面优于原始的Min-Min调度算法. 相似文献
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针对云计算环境的复杂性和云资源的不确定性,提出多目标集成蚁群优化调度算法。采用熵度量云资源的不确定性,进行信息素全局更新,以提高算法收敛速度;将Min-min算法得出的任务预期最小完成时间作为启发信息,以实现最小调度时间;在信息素局部更新时加入负载系数,根据当前负载情况调节信息素,满足负载均衡需求,同时在更新时考虑信息素扩散因素,不仅计算当前节点还考虑周遭节点信息素情况,可增强蚂蚁间协作,提高最优解的性能。改进后算法比原始蚁群算法降低了算法复杂度,提高了最优解精度。云仿真系统实验测试表明改进算法在调度时间、负载均衡等方面表现均优于其他算法。 相似文献
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