关于云资源负载均衡的任务调度优化管理

发布时间：2018-03-13 22:22

  本文选题：蚁群算法　切入点：任务调度　出处：《计算机工程与设计》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对云计算资源调度中出现虚拟资源节点负载不均衡、时间成本耗费大的问题,为更加有效合理地进行云计算任务分配,提出一种提高虚拟机负载均衡度的改进蚁群算法(LBIACO)。通过改进传统云计算资源调度算法的不足,对虚拟机的负载不均等情况进行改善,对传统的信息素更新易陷入局部最优的缺陷进行改进。仿真实验测试结果验证了LBIACO算法在任务执行成本和执行时间方面的优势明显,虚拟机的资源得到有效利用,整个云计算系统的效率得到提升,有效保持了云计算中虚拟机的负载均衡。
[Abstract]:Aiming at the problem that the load of virtual resource node is unbalanced and the time cost is large in the resource scheduling of cloud computing, it is more effective and reasonable to allocate the tasks of cloud computing. This paper proposes an improved ant colony algorithm to improve the load balance of virtual machines (VMs). By improving the shortcomings of traditional cloud computing resource scheduling algorithms, the load inequality of virtual machines is improved. The traditional pheromone update is easy to fall into the local optimal defect. The simulation results show that the LBIACO algorithm has obvious advantages in task execution cost and execution time, and the virtual machine resources are effectively utilized. The efficiency of the whole cloud computing system is improved and the load balance of virtual machines in cloud computing is effectively maintained.
【作者单位】： 重庆邮电大学移通学院;四川大学锦江学院;
【基金】：重庆市本科高校“三特行动计划”特殊专业建设基金项目(渝教高(2013)49号) 重庆市高等教育学会2015-2016年度高等教育科学研究课题基金项目(CQGJ15203B) 重庆市教育科学“十二五”规划高等教育质量提升专项成果基金项目(2015-GX-086)
【分类号】：TP18

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本文编号：1608373