本文關(guān)鍵詞： 云計(jì)算 Map-Reduce 資源調(diào)度 粒子群算法 信息熵 混沌擾動(dòng)　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2015年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高M(jìn)ap-Reduce模型資源調(diào)度問(wèn)題的求解效能,分別考慮Map和Reduce階段的調(diào)度過(guò)程,建立帶服務(wù)質(zhì)量(QoS)約束的多目標(biāo)資源調(diào)度模型,并提出用于模型求解的混沌多目標(biāo)粒子群算法。算法采用信息熵理論來(lái)維護(hù)非支配解集,以保持解的多樣性和分布均勻性;在利用Sigma方法實(shí)現(xiàn)快速收斂的基礎(chǔ)上,引入混沌擾動(dòng)機(jī)制,以提高種群多樣性和算法全局尋優(yōu)能力,避免算法陷入局部最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)表明,算法求解所需的迭代次數(shù)少,得到的非支配解分布均勻。Map-Reduce資源調(diào)度問(wèn)題的求解過(guò)程中,在收斂性和解集的多樣性方面,所提算法均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)多目標(biāo)粒子群算法。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of resource scheduling problem in Map-Reduce model, considering the scheduling process in Map and Reduce stages, a multi-objective resource scheduling model with QoS constraints is established. A chaotic multi-objective particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the model. The information entropy theory is used to maintain the non-dominated solution set in order to maintain the diversity and distribution uniformity of the solution. Chaotic perturbation mechanism is introduced to improve population diversity and global optimization ability of the algorithm, and to avoid the algorithm falling into local optimum. The experimental results show that the algorithm requires less iterations to solve the problem. The proposed algorithm is superior to the traditional multi-objective particle swarm optimization algorithm in terms of convergence and diversity of solution sets in the process of solving the undominated solution uniformly distributed .Map-Reduce resource scheduling problem.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué)三院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61303074,61309013) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(“973”計(jì)劃)基金項(xiàng)目(2012CB315900)資助
【分類號(hào)】：TP18;TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

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2 王U，

本文編號(hào)：1513632