基于MGA-PSO的云计算多目标任务调度

为了提高云计算任务调度的效率,将微生物遗传算法(MGA)和改进的粒子群算法(PSO)融合成MGA-PSO算法用于云计算任务调度.综合任务完工时间、任务执行成本及虚拟机负载均衡三个目标构造适应度函数,以此寻找任务调度的最优解;对粒子群算法进行改进,使用动态惯性权重策略以提高算法的自适应搜索能力;在任务调度前期使用MGA算法缩小求解空间,在任务调度后期使用改进的PSO快速收敛到最优解.仿真实验表明:与其他三种算法相比,该算法有较快的收敛速度和较强的寻优能力;在云计算任务调度中,不仅能减少任务完工时间和执行成本,还能优化虚拟机的负载.     

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.     

基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法的云计算任务调度

针对现有的云计算任务调度算法具有的任务调度时间长和系统负载不均衡的缺点,提出了一种基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法结合的依赖型任务调度方法;首先对调度目标模型进行了定义,以最小化调度策略的最晚完成时间作为调度目标,然后将任务调度模型建模为马尔科夫决策过程MDP,在此基础上,基于MDP采用Sarsa算法实现对状态动作值的更新,为了加快算法的收敛速度,在状态动作值更新的过程中加入资格迹,给出了资格迹的更新方式;最后,定义了基于依赖型任务DAG图和Sarsa(λ)的云计算任务调度算法;在Cloudsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现依赖型任务调度,且较其它方法相比,具有任务调度时间短和负载均衡的优点,是一种适合云计算环境的可行任务调度方法。     

一种基于三支决策的云任务调度优化算法

云任务调度作为云计算体系的一个重要组成部分,其调度策略的效果直接影响到云平台资源利用率及用户服务质量。为解决当前云调度策略中Min-Min算法和Ma-Min算法容易因云任务分布导致负载不均衡、资源综合使用率低和任务总体完成时间较大等问题,提出一种基于三支决策的云任务调度优化算法(Cloud Task Scheduling Algorithm based on three-Way Decision, CTSA-3WD)。根据云任务的执行时间和计算资源的实际情况来标定任务集合中的轻负载任务和重负载任务。借鉴三支决策基本思想,根据两种任务在其任务集合中所占比例进行三支划分,有针对性地对划分后的3个任务集合设计合适的调度策略:针对轻负载任务占比高的任务集合,使用Max-Min算法;针对重负载任务占比高的任务集合,使用Min-Min算法;针对轻重负载任务接近的任务集合,采用基于Min-Min和Max-Min的改进任务调度算法。对分配完毕的节点中的关键资源进行重新调度,在满足总体完成时间减少的前提下选择最匹配的任务分配给轻负载资源。CloudSim仿真平台的实验结果表明,所提出的云任务调度优化算法...     

遗传算法在网格任务调度的应用研究

研究了网格任务调度问题.针对传统任务调度算法在网格环境下存在不能很好地平衡节点负载和满足用户服务质量需求等缺点,导致网格系统负载极不均衡,调度效果低.为了提高网格任务调度的效果,提出一种基于遗传算法的网格任务调度方法.将网格任务编码成种群中的个体,网络任务目标作为遗传算法的适应度函数,通过遗传算法的强全局搜索及交叉、变异操作,获得最优的任务调度方案.仿真结果表明,采用遗传算法进行网格任务调度可以减少系统总执行时间和任务完成时间,提高了资源调度效率,使网格系统负载均衡度更好,在网格任务调度具有广泛的应用前景.     

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。     

基于改进GA的云计算任务调度算法

云计算通常需要处理大量的计算任务,任务调度策略在决定云计算效率方面起着关键作用。如何合理地分配计算资源,有效地调度任务运行,使所有任务运行完成所需的时间较短、成本较小是个重要的问题。提出一种考虑时间-成本约束的遗传算法(TCGA),通过此算法调度产生的结果不仅能使任务完成所需的时间较短,而且成本较小。通过实验,将TCGA与考虑时间约束的遗传算法(TGA)、考虑成本约束的遗传算法(CGA)进行比较,实验结果表明,该算法是云计算中一种有效的任务调度算法。     

基于动态能量感知的云计算任务调度模型

针对传统云计算任务调度模型出现的计算量大、能耗高、效率低、调配精度差等问题,基于动态能量感知设计了一种新的云计算任务调度模型;以动态能量感知为基础,选取资源分配服务器的中央处理器的使用率、存储器的占用率、控制器的负载率等3个参数,构建三维云计算任务节点投影空间,将上述参数向量投影到空间中;引入动态能量感知建立云计算任务调度模型,采用虚拟技术将多个服务器合并成一台服务器,对调度任务进行需求分析和分类,采用能量感知算法将待调度任务分配给满足调度需求的虚拟资源,将任务调度到服务器资源上,实现任务调度;实验结果表明,基于动态能量感知的云计算任务调度模型在从小任务集和大任务集两个角度都能给有效缩短调度时间,降低调度能耗。     

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。