基于烟花算法的云计算多目标任务调度

发布时间：2019-03-03 17:22

【摘要】：为了更好地满足云计算中用户的服务质量(quality of service,QoS)需求,合理利用云数据中心的资源,以任务的执行时间和虚拟机的负载均衡作为优化的目标对象,提出了一种基于烟花算法(fireworks algorithm,FWA)的多目标优化调度模型。烟花算法是一种启发式算法,利用爆炸算子、高斯变异和选择策略能较快地寻找到全局最优解。通过在Cloudsim上与粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)进行有效性和执行时间上的对比,结果表明烟花算法在不同实验次数下可持续得到最优适应度值,而且在种群规模不断扩大时,烟花算法的执行时间没有陡然增加,明显优于PSO算法和GA算法。
[Abstract]:In order to better meet the user's quality of service (quality of service,QoS) requirements in cloud computing, rational utilization of cloud data center resources, with the execution time of tasks and load balancing of virtual machines as the optimization target object. A multi-objective optimal scheduling model based on fireworks algorithm (fireworks algorithm,FWA) is proposed. Fireworks algorithm is a heuristic algorithm, using explosion operator, Gao Si mutation and selection strategy can quickly find the global optimal solution. Compared with particle swarm optimization algorithm (PSO) and genetic algorithm (GA) on Cloudsim, the effectiveness and execution time of fireworks algorithm are compared. The results show that the fireworks algorithm can obtain the optimal adaptation value continuously under different experimental times. Moreover, when the population size is increasing, the execution time of the fireworks algorithm does not increase abruptly, which is obviously better than the PSO algorithm and the GA algorithm.
【作者单位】： 河北工程大学信息与电气工程学院;
【基金】：河北省自然科学基金资助项目(F2015402077) 河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2014054)
【分类号】：TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2433931