基于新颖性排名和多服务质量的云工作流调度算法

发布时间：2018-06-06 13:32

  本文选题：云工作流 + 调度　； 参考：《浙江大学学报(工学版)》2017年06期

【摘要】：针对现有研究未能综合考虑以用户成本和系统利用率为目标进行优化调度的问题,提出基于新颖性排名和多服务质量(QoS)目标的云工作流调度算法.将资源节点执行任务的频度、任务的等待时间和执行时间作为因子加入推荐模型;使用模拟退火算法训练得到推荐模型,计算出优先级因子;调度器根据优先级因子表进行调度并对其进行更新.在CloudSim平台上进行模拟调度仿真实验,结果证明:所提出算法的任务执行时间优于Q值学习(Qlearning)算法,且用户成本和系统使用率的综合指标更好.
[Abstract]:In order to solve the problem of optimizing scheduling based on novelty ranking and QoS target, a cloud workflow scheduling algorithm based on novelty ranking and QoS target is proposed to solve the problem of optimal scheduling based on user cost and system utilization. The frequency of task execution, the waiting time and the execution time of the resource node are added to the recommendation model, and the recommendation model is trained by simulated annealing algorithm, and the priority factor is calculated. The scheduler schedules and updates it according to the priority factor table. The simulation results on CloudSim platform show that the task execution time of the proposed algorithm is better than that of Q-valued learning algorithm, and the comprehensive index of user cost and system utilization is better.
【作者单位】： 杭州电子科技大学计算机学院;教育部复杂系统建模与仿真重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61602137) 浙江省信息化与经济社会发展研究中心资助项目(15XXHJD04)
【分类号】：TP301.6

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