RAQPSO算法的云计算资源调度策略

发布时间：2017-07-05 05:08

  本文关键词：RAQPSO算法的云计算资源调度策略

  更多相关文章： 云计算 资源调度 量子粒子群算法 惯性权值 反向学习

【摘要】：在"互联网+"时代,云计算代表了一种新的商业模式,而云系统中用户任务与计算节点的调度问题极大地影响着系统的性能和云竞争力。为此,提出了一种改进的量子粒子群算法——反向自适应量子粒子群算法(RAQPSO),通过对惯性权值参数的调整和加入反向学习算子来提高算法的全局搜索能力,并将其应用于云计算资源调度中,仿真验证了算法的有效性。建立了云计算资源调度问题的模型;采用自适应机制,将适应度函数的变化程度作为惯性权值的更新因子,避免了单纯地根据迭代次数的线性函数来取值,从而使粒子不易陷入局部最优;随后加入粒子反向学习算子,加强了粒子全局搜索能力。实验结果表明,RAQPSO算法大大节约了任务完成时间,并且保持了良好的计算节点负载平衡。
【作者单位】： 空军工程大学装备管理与安全工程学院;
【关键词】： 云计算 资源调度 量子粒子群算法 惯性权值 反向学习
【基金】：国家自然科学基金(71501184)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 引用格式:赵昱,惠晓滨,许建虹,等.RAQPSO算法的云计算资源调度策略[J].空军工程大学学报:自然科学版,2016,17(6):70?75.ZHAOYu,HUI Xiaobin,XU Jianhong,et al.Cloud Computing Resource Scheduling Strategy Based on Improved RAQPSO Algorithm Research[J].Journal of Air

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 Xiong Fu;Yeliang Cang;;Task scheduling and virtual machine allocation policy in cloud computing environment[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2015年04期

2 徐文忠;彭志平;左敬龙;;基于遗传算法的云计算资源调度策略研究[J];计算机测量与控制;2015年05期

3 苑帅;沈西挺;邵娜娜;;引入人工蜂群搜索算子的QPSO算法的改进实现[J];计算机工程与应用;2016年15期

4 袁浩;李昌兵;;基于社会力群智能优化算法的云计算资源调度[J];计算机科学;2015年04期

5 周舟;胡志刚;宋铁;于俊洋;;A novel virtual machine deployment algorithm with energy efficiency in cloud computing[J];Journal of Central South University;2015年03期

6 肖明清;杨召;薛辉辉;唐希浪;邓俊;;云计算及其在测试领域的应用探索[J];空军工程大学学报(自然科学版);2015年01期

7 杨单;李超锋;杨健;;基于改进混沌萤火虫算法的云计算资源调度[J];计算机工程;2015年02期

8 Xiaolong Xu;Jiaxing Wu;Geng Yang;Ruchuan Wang;;Low-power task scheduling algorithm for large-scale cloud data centers[J];Journal of Systems Engineering and Electronics;2013年05期

9 刘卫宁;靳洪兵;刘波;;基于改进量子遗传算法的云计算资源调度[J];计算机应用;2013年08期

10 林伟伟;齐德昱;;云计算资源调度研究综述[J];计算机科学;2012年10期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵昱;惠晓滨;许建虹;钟季龙;;RAQPSO算法的云计算资源调度策略[J];空军工程大学学报(自然科学版);2016年06期

2 李建军;;基于云计算组件模型的测试方法和技术研究[J];微型机与应用;2016年22期

3 刘翱;邓旭东;李维刚;;基于模拟退火的混合萤火虫Memetic算法[J];计算机应用;2016年11期

4 王焱;;基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机智能调度[J];现代电子技术;2016年21期

5 胡小祥;刘漫丹;;一种基于浓度调节的改进型量子遗传算法[J];华东理工大学学报(自然科学版);2016年05期

6 李维刚;冯宁;刘超;刘翱;;基于同步扰动随机逼近的混合萤火虫算法[J];武汉科技大学学报;2016年05期

7 刘晓军;;云环境下数据中心网络安全部署[J];中国管理信息化;2016年20期

8 任凯;吴恒;吴悦文;张文博;;混合型虚拟化资源管理系统[J];计算机系统应用;2016年10期

9 向逾;胥川;陈鹏予;;医学应急救援中资源优化调度方案研究[J];医疗卫生装备;2016年10期

10 吴伟美;陈勋;段班祥;杨忠明;曾文英;;虚拟机资源概率配置的云计算SEFFD算法[J];计算机与现代化;2016年10期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 罗鹏;;基于GM-QPSO算法的数据库查询优化[J];计算机工程与应用;2014年08期

2 丁颖;李飞;;自适应收扩系数的双中心协作QPSO算法[J];计算机工程;2014年03期

3 沈时军;刘欣然;张鸿;朱春鸽;;云计算中的服务可用性保障机制[J];通信学报;2014年02期

4 孟凡超;张海洲;初佃辉;;基于蚁群优化算法的云计算资源负载均衡研究[J];华中科技大学学报(自然科学版);2013年S2期

5 董虎胜;陆萍;钟宝江;;基于协同量子粒子群的自动配煤系统优化[J];制造业自动化;2014年01期

6 高玉明;张仁津;;基于改进QPSO算法优化SVR的上证指数预测[J];计算机仿真;2013年12期

7 赵吉;梅娟;傅毅;;一种结合云模型和QPSO优化的RBFNN及其应用[J];计算机应用与软件;2013年12期

8 王芳;李美安;段卫军;;基于动态自适应蚁群算法的云计算任务调度[J];计算机应用;2013年11期

9 吴涛;严余松;陈曦;;基于随机评价机制的量子粒子群优化算法及其参数控制[J];计算机应用;2013年10期

10 刘卫宁;靳洪兵;刘波;;基于改进量子遗传算法的云计算资源调度[J];计算机应用;2013年08期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈建成;屠昂燕;;微粒群惯性权值的改进及收敛性分析[J];北京电子科技学院学报;2009年04期

2 黄琅，

本文编号：520583