基于改进共生演算法的云任务调度策略研究

发布时间：2020-07-14 03:33

【摘要】：云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现,为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基础支持。但云平台要处理海量的任务请求,如何对任务进行合理的调度,满足任务需求,是云计算发展过程中一个迫切需要解决的问题。本文将共生演算法进行改进并应用到云计算任务调度领域,完善现有调度算法存在的一些缺陷,主要研究内容如下:(1)为使共生演算法(SOS)在处理任务调度问题时性能更优,首先对其进行改进:1)将考虑潜在解操作和改进旋转学习操作引入共生演算法,提出针对独立任务调度的改进算法(GISOS);2)通过设计种群差异度计算方式,依此通过反馈方式引导算法进入趋向学习、交叉学习和变异操作,提出针对工作流任务调度的改进算法(RQSOS)。通过数值试验对比证明改进算法的性能提升。(2)针对云环境中的独立任务调度问题,以提升云计算系统性能和用户满意度为目标,通过将GISOS算法的编码进行合理化处理,对资源和任务的聚类、改进驱动模型等操作,提出一种基于聚类和改进共生算法的云计算任务调度策略(FIDSOS),并通过对比试验证明算法有效性。(3)针对云环境中工作流任务调度问题,以减小完工时间和降低资源使用费用为目标设计调度算法。首先为使RQSOS算法适用于离散问题,对其编码进行改进,然后对工作流任务分配优先级,并重新设计适应度函数等操作,给出一种适用于云环境中的工作流任务调度问题的调度策略,实验结果表明算法能够降低完工时间和使用花费。综上所述,本文对共生演算法进行改进,提升了共生演算法处理复杂问题的能力。通过对不同类型任务的调度问题进行分析,构造适合的驱动模型,将改进算法应用于任务调度问题,并进行仿真实验,实验结果表明所提算法有效。
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP3
【图文】：

第 2 章 相关研究基础第 2 章 相关研究基础2.1 云计算体系结构云计算服务包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS[46]。云计算通过粒化系统中的资源，使用户能够最大限度地访问云中数据、解决海量数据的计算和存储问题、使用云中的应用，这极大依赖于任务的有效调度和资源管理。云计算总体由物理资源层、资源池层、管理中间件层和 SOA 构建层构成，如图 1 所示：

[49]。图2简洁的描述了云任务调度模块的主要框架，本节将任务调度模块分为三个阶段：1）任务处理阶段，依据 Map/Reduce 模式的 Map 函数将用户任务划分为多个子任务以便调度处理，划分后的子任务可看做两类任务，即具有约束关系的任务和无约束关系的任务；2）任务调度阶段，参考 Reduce 函数，依据特定的调度策略，将划分后的子任务分配给云环境中的虚拟资源（Woeker），应尽量使得任务占用资源时间较短、资源利用率较高和任务完质量较高；3）虚拟资源与物理资源的匹配阶段，此阶段对物理资源进行分区、分配 ID

图 3 共生演算法操作流程图算法中，Xi是生态系统中第 i 体 Xi相互作用的个体。因此 X Xrand0, 1*XMutuwibest Xrand0, 1*XMutujbest _iMutual Vector X X的随机数，BF1和 BF2取值为表全部受益。式（3）代表一种当新进化个体优于当前个体是种群中被随机选择与 Xi相互另一方既不受益也不受伤害不受益，也不受到伤害。Xinew

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本文编号：2754425