多级优化的云计算任务智能调度算法

发布时间：2018-11-26 20:20

【摘要】：在云计算环境中用户数量巨大,需要处理的任务繁多,高效的任务调度算法是云计算需要解决的关键问题之一。针对云计算的模型结构,引入粒子群算法和蚁群算法联合优化任务调度算法。首先使用粒子群算法生成初始调度结果,并引入随机性的惯性权重提高算法的调节能力,将改进粒子群算法生成的结果作为蚁群算法的初始信息素寻找最优调度方案,并使用遗传算法中的精英策略和交叉算子改进蚁群算法,在算法中使用多层次优化算法提高算法运行效率。实验结果表明,在相同的条件下,改进后的算法任务总完成时间得到降低,且随着任务量的增加性能优势更为明显。
[Abstract]:In the cloud computing environment, there are a large number of users and many tasks to deal with. Efficient task scheduling algorithm is one of the key problems that cloud computing needs to solve. Aiming at the model structure of cloud computing, particle swarm optimization (PSO) and ant colony algorithm (ACO) are introduced to optimize task scheduling. First, the initial scheduling results are generated by particle swarm optimization (PSO) algorithm, and the stochastic inertial weight is introduced to improve the adjustment ability of the algorithm. The result of PSO algorithm is used as the initial pheromone of ant colony algorithm to find the optimal scheduling scheme. Ant colony algorithm is improved by using elite strategy and crossover operator in genetic algorithm, and multi-level optimization algorithm is used to improve the efficiency of the algorithm. The experimental results show that under the same conditions, the total task completion time of the improved algorithm is reduced, and the performance advantage is more obvious with the increase of the number of tasks.
【作者单位】： 湖南文理学院芙蓉学院;湖南文理学院现代教育技术中心;
【基金】：湖南省自然科学基金(14JJ2124) 湖南省教育厅科学研究项目(14C0792)
【分类号】：TP18;TP3

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本文编号：2359529