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基于改進GEP的局部云任務(wù)調(diào)度算法

大小:1.49 MB 人氣:0 2018-01-18 需要積分:1

  針對云計算中一些現(xiàn)有的基于批量調(diào)度模式和進化算法的動態(tài)云任務(wù)調(diào)度算法計算量較大,計算時間成本較高的現(xiàn)象,提出了一種基于改進基因表達式編程(GEP)和資源改變量的局部云任務(wù)調(diào)度算法.首先結(jié)合云任務(wù)調(diào)度的特點對普通GEP算法做出了相應(yīng)的改進,然后采用加杈求和的方式構(gòu)造了一個基于綜合利用率和能耗的適應(yīng)度函數(shù),最后依據(jù)物理機綜合利用率的差異給出了基于改進GEP和資源改變量的局部云任務(wù)調(diào)度算法.基于資源改變量的局部云任務(wù)調(diào)度算法,通過對任務(wù)運行情況和物理資源使用情況進行監(jiān)控,合理設(shè)定閾值,以減少參與調(diào)度物理機的個數(shù),從而降低任務(wù)調(diào)度算法的時間成本.基于RH(rolling horizon)模型,通過實驗將所提出的算法與普通遺傳算法、全局GEP算法進行了比較,可知該算法不僅可以降低尋優(yōu)時間,不易陷入局部最優(yōu)解,且具有較快的收斂速度.

基于改進GEP的局部云任務(wù)調(diào)度算法

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