發(fā)布時間：2018-02-15 15:55

  本文關鍵詞： 云計算 Map-Reduce 資源調(diào)度 粒子群算法 信息熵 混沌擾動　出處：《計算機科學》2015年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高Map-Reduce模型資源調(diào)度問題的求解效能,分別考慮Map和Reduce階段的調(diào)度過程,建立帶服務質(zhì)量(QoS)約束的多目標資源調(diào)度模型,并提出用于模型求解的混沌多目標粒子群算法。算法采用信息熵理論來維護非支配解集,以保持解的多樣性和分布均勻性;在利用Sigma方法實現(xiàn)快速收斂的基礎上,引入混沌擾動機制,以提高種群多樣性和算法全局尋優(yōu)能力,避免算法陷入局部最優(yōu)。實驗表明,算法求解所需的迭代次數(shù)少,得到的非支配解分布均勻。Map-Reduce資源調(diào)度問題的求解過程中,在收斂性和解集的多樣性方面,所提算法均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)多目標粒子群算法。
[Abstract]:In order to improve the efficiency of resource scheduling problem in Map-Reduce model, considering the scheduling process in Map and Reduce stages, a multi-objective resource scheduling model with QoS constraints is established. A chaotic multi-objective particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the model. The information entropy theory is used to maintain the non-dominated solution set in order to maintain the diversity and distribution uniformity of the solution. Chaotic perturbation mechanism is introduced to improve population diversity and global optimization ability of the algorithm, and to avoid the algorithm falling into local optimum. The experimental results show that the algorithm requires less iterations to solve the problem. The proposed algorithm is superior to the traditional multi-objective particle swarm optimization algorithm in terms of convergence and diversity of solution sets in the process of solving the undominated solution uniformly distributed .Map-Reduce resource scheduling problem.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學三院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61303074,61309013) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(“973”計劃)基金項目(2012CB315900)資助
【分類號】：TP18;TP393.01

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本文編號：1513632