云计算环境下基于改进离散粒子群的并行调度算法

发布时间：2019-01-16 08:41

【摘要】：针对云计算环境下的任务调度优化问题和传统离散粒子群优化(DPSO)算法早熟、精度低等缺点,提出了一种适合云计算环境下动态调整惯性权重因子的方法,并给出了云计算环境下改进后的离散粒子群优化算法.该算法能快速确定合适的并行任务分配方案,使其达到调度长度最短的优化目标.仿真结果表明:文中改进的DPSO算法的收敛性、前期全局搜索和后期局部探索性能均优于传统的DPSO算法和遗传算法;在任务数较大的情况下,采用改进DPSO算法的并行任务调度算法的调度长度明显优于采用传统DPSO算法和遗传算法的并行任务调度算法.
[Abstract]:Aiming at the problems of task scheduling optimization in cloud computing environment and traditional discrete particle swarm optimization (DPSO) algorithm, such as premature and low precision, a method for dynamically adjusting inertia weight factor in cloud computing environment is proposed. An improved discrete particle swarm optimization algorithm in cloud computing environment is presented. The algorithm can quickly determine the appropriate parallel task allocation scheme and achieve the optimal goal of the shortest scheduling length. Simulation results show that the convergence, global search and local exploration performance of the improved DPSO algorithm are better than those of the traditional DPSO algorithm and genetic algorithm. When the number of tasks is large, the scheduling length of parallel task scheduling algorithm using improved DPSO algorithm is obviously better than that of traditional DPSO algorithm and genetic algorithm.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家留学基金委资助项目(201308320030) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20140165)~~
【分类号】：TP338.6;TP18

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

相关期刊论文 前4条

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相关博士学位论文 前1条

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相关硕士学位论文 前3条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：2409655