發(fā)布時(shí)間：2018-03-02 02:33

  本文關(guān)鍵詞： 多尺度量子諧振子算法 云計(jì)算 任務(wù)調(diào)度 快速收斂 負(fù)載均衡　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：合理地分配虛擬計(jì)算資源以進(jìn)行有效的任務(wù)調(diào)度是云計(jì)算中的一個(gè)核心問(wèn)題。為了更好地利用虛擬計(jì)算資源,高效地完成服務(wù)需求,提出了一種基于多尺度量子諧振子算法(MQHOA)的任務(wù)調(diào)度算法。首先,該算法將每一個(gè)調(diào)度方案當(dāng)成一個(gè)采樣位置,利用高斯采樣的隨機(jī)性在當(dāng)前尺度下搜索局部最優(yōu)解;其次,判斷算法是否處于能級(jí)穩(wěn)定狀態(tài),如果穩(wěn)定,則進(jìn)入能級(jí)降低過(guò)程,最壞的調(diào)度方案將被替換;最后,算法進(jìn)入尺度下降的過(guò)程,算法由全局搜索過(guò)渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并輸出找到的最優(yōu)結(jié)果。通過(guò)在Cloud Sim平臺(tái)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),與現(xiàn)有的先來(lái)先服務(wù)(FCFS)算法和粒子群優(yōu)化(PSO)算法對(duì)比,MQHOA總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間減少10%以上,負(fù)載不均值下降0.4以上。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于MQHOA的任務(wù)調(diào)度算法能夠快速收斂,有良好的全局收斂性和自適應(yīng)能力,在云計(jì)算任務(wù)調(diào)度過(guò)程中,能夠起到減少總?cè)蝿?wù)完成時(shí)間和均衡負(fù)載的作用。
[Abstract]:Rational allocation of virtual computing resources for effective task scheduling is a core problem in cloud computing. A task scheduling algorithm based on multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm (MQHOA) is proposed. Firstly, each scheduling scheme is treated as a sampling location, and the randomness of Gao Si sampling is used to search the local optimal solution at the current scale. If the algorithm is stable, the worst scheduling scheme will be replaced. Finally, when the algorithm enters the scaling down process, the algorithm will transition from global search to local search. After many iterations, the algorithm stops and outputs the optimal result. Through the simulation experiment on the Cloud Sim platform, compared with the existing first-come first-served Cloud algorithm and particle swarm optimization algorithm, the total task completion time is reduced by more than 10%. The experimental results show that the task scheduling algorithm based on MQHOA can converge quickly and has good global convergence and adaptive ability. It can reduce the total task completion time and balance the load.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);西南民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60702075) 西南民族大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(2017NZYQN27) 四川省青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(09ZQ026-068)~~
【分類號(hào)】：TP3

【參考文獻(xiàn)】

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4 王鵬;黃焱;;多尺度量子諧振子優(yōu)化算法物理模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2015年10期

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【共引文獻(xiàn)】

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5 黃焱;王鵬;謝高輝;安俊秀;;智能電網(wǎng)下數(shù)據(jù)中心能耗費(fèi)用優(yōu)化綜述[J];浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2016年12期

6 王鵬;黃焱;;具有能級(jí)穩(wěn)定過(guò)程的MQHOA優(yōu)化算法[J];通信學(xué)報(bào);2016年07期

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 黃焱;王鵬;謝高輝;;基于PE方法的數(shù)據(jù)中心需量費(fèi)用優(yōu)化算法[J];通信學(xué)報(bào);2016年03期

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4 陸志君;安俊秀;王鵬;;基于劃分的多尺度量子諧振子算法多峰優(yōu)化[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2016年02期

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7 王鵬;黃焱;;多尺度量子諧振子優(yōu)化算法物理模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2015年10期

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9 王鵬;黃焱;任超;郭又銘;;多尺度量子諧振子高維函數(shù)全局優(yōu)化算法[J];電子學(xué)報(bào);2013年12期

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【相似文獻(xiàn)】

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2 張磊;馬軍;;描述短時(shí)資源混雜占用型任務(wù)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型與算法[A];2005年全國(guó)理論計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

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7 張曉云;岳繼光;楊麟祥;;零星任務(wù)調(diào)度在多控制任務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用[A];第16屆中國(guó)過(guò)程控制學(xué)術(shù)年會(huì)暨第4屆全國(guó)故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

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3 張旭;面向網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的傳輸協(xié)議設(shè)計(jì)與任務(wù)調(diào)度優(yōu)化[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2017年

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本文編號(hào)：1554678