基于车联网应用的云平台任务调度算法

发布时间：2018-05-27 01:15

  本文选题：车联网 + 云平台　； 参考：《计算机仿真》2014年10期

【摘要】：在云平台车联网优化调度问题的研究中,车联网具有多用户、多业务、高并发等特点。为了保障车联网应用在云平台上快速、稳定和可靠的运行,在云计算的基础上,提出一种基于车联网应用的MCT-LB-GSA(Minimum Completion TimeLoad Balance-Greedy Scheduling Algorithm)任务调度算法。算法以虚拟机资源的当前负载作为约束条件,依照贪心策略将任务调度到当前负载较轻且具有最小任务完成时间上的虚拟机资源上。在Cloud Sim环境下进行了仿真,结果表明,改进算法在保证最优任务调度跨度的同时也有效地实现了资源负载均衡,提高了资源利用率。
[Abstract]:In the research of vehicle networking optimization scheduling in cloud platform, vehicle networking has the characteristics of multi-user, multi-service, high concurrency and so on. In order to ensure the fast, stable and reliable operation of the vehicle networking application on the cloud platform, a task scheduling algorithm based on MCT-LB-GSA(Minimum Completion TimeLoad Balance-Greedy Scheduling algorithm is proposed on the basis of cloud computing. The algorithm takes the current load of the virtual machine resource as the constraint and schedules the task to the virtual machine resource with the lighter load and the minimum task completion time according to the greedy strategy. Simulation results under Cloud Sim environment show that the improved algorithm not only ensures the optimal task scheduling span, but also effectively realizes resource load balance and resource utilization.
【作者单位】： 大连理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：车联网构建技术与信息服务平台(863)(2012AA111902-2)
【分类号】：TP301.6;TP391.44;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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