基于改进型PSO的成本最小化云任务调度方案

发布时间：2019-03-20 14:41

【摘要】：针对云计算环境中工作流的成本有效调度问题,提出一种基于改进型粒子群优化(PSO)算法的调度方法。根据虚拟机(VM)资源的单位成本,对其进行排序和编号,提高PSO的学习效率。在满足任务截止时间约束下,以最小化成本为目标,执行PSO算法来获得调度解;通过任务的数据传输时间矩阵和执行时间矩阵计算VM的租用时间,精确地给出解的适应度值,提高PSO的求解精度。仿真结果表明,该算法收敛速度快,获得的调度方案具有较低的执行成本。
[Abstract]:To solve the cost-effective scheduling problem of workflow in cloud computing, a scheduling method based on improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed. According to the unit cost of virtual machine (VM) resource, it is sorted and numbered to improve the learning efficiency of PSO. In order to minimize the cost, the PSO algorithm is executed to obtain the scheduling solution under the constraint of the task cut-off time. The lease time of the VM is calculated by the data transfer time matrix and the execution time matrix of the task. The adaptive value of the solution is given accurately and the accuracy of the PSO solution is improved. The simulation results show that the proposed algorithm converges quickly, and the obtained scheduling scheme has lower execution cost.
【作者单位】： 广东机电职业技术学院信息工程学院;江南大学设计学院;
【基金】：广东省高等学校优秀青年教师培养计划基金项目(Yq2013171) 强师工程职业教育教师技能提升工程基金项目(YJKJGZS2015-04)
【分类号】：TP18

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本文编号：2444310