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基于多尺度量子諧振算法的任務(wù)調(diào)度

大?。?/span>0.76 MB 人氣: 2017-11-30 需要積分:1

  合理地分配虛擬計算資源以進(jìn)行有效的任務(wù)調(diào)度是云計算中的一個核心問題。為了更好地利用虛擬計算資源,高效地完成服務(wù)需求,提出了一種基于多尺度量子諧振子算法( MQHOA)的任務(wù)調(diào)度算法。首先,該算法將每一個調(diào)度方案當(dāng)成一個采樣位置,利用高斯采樣的隨機性在當(dāng)前尺度下搜索局部最優(yōu)解;其次,判斷算法是否處于能級穩(wěn)定狀態(tài),如果穩(wěn)定,則進(jìn)入能級降低過程,最壞的調(diào)度方案將被替換;最后,算法進(jìn)入尺度下降的過程,算法由全局搜索過渡到局部搜索,迭代多次之后,算法停止并輸出找到的最優(yōu)結(jié)果。通過在CloudSim平臺上進(jìn)行仿真實驗,與現(xiàn)有的先來先服務(wù)( FCFS)算法和粒子群優(yōu)化(PSO)算法對比,MQHOA總?cè)蝿?wù)完成時間減少10%以上,負(fù)載不均值下降0.4以上。實驗結(jié)果表明,基于MQHOA的任務(wù)調(diào)度算法能夠快速收斂,有良好的全局收斂性和自適應(yīng)能力,在云計算任務(wù)調(diào)度過程中,能夠起到減少總?cè)蝿?wù)完成時間和均衡負(fù)載的作用。
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