基于改进蚁群算法的云计算任务调度模型

发布时间：2018-10-07 17:55

【摘要】：为解决云环境下的资源调度问题,提出一种能改善任务并行性与兼顾任务串行关系的调度模型,将用户提交的动态任务分割成具有制约关系的子任务,按运行次序放到具有不同优先级的调度队列中。针对同一调度队列中的子任务,采用基于最短任务延迟时间的改进蚁群算法(DSFACO)进行调度,在兼顾调度公平性与效率的前提下,最大化缩短任务延迟时间,从而提高用户满意度。实验结果表明,与任务调度增强蚁群算法相比,DSFACO算法在任务延迟时间、调度公平性及效率方面性能更好,能实现云计算环境下任务的最优调度。
[Abstract]:In order to solve the resource scheduling problem in the cloud environment, a scheduling model is proposed, which can improve the parallelism of tasks and take into account the serial relationship of tasks. The dynamic tasks submitted by users are divided into sub-tasks with constraint relationship. Put into a scheduling queue with different priorities in order of run. For the subtasks in the same scheduling queue, an improved ant colony algorithm (DSFACO) based on the shortest task delay time is used to schedule the task. Under the premise of considering the fairness and efficiency of the scheduling, the task delay time is maximized and the user satisfaction is improved. The experimental results show that compared with the task scheduling enhanced ant colony algorithm, the performance of the DSFACO algorithm is better in terms of task delay time, scheduling fairness and efficiency, and can achieve the optimal task scheduling in cloud computing environment.
【作者单位】： 上海理工大学光电信息与计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61170277) 上海市教委科研创新基金资助项目(12YZ094)
【分类号】：TP18;TP393.01

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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