【摘要】：為解決云環(huán)境下的資源調(diào)度問題,提出一種能改善任務(wù)并行性與兼顧任務(wù)串行關(guān)系的調(diào)度模型,將用戶提交的動態(tài)任務(wù)分割成具有制約關(guān)系的子任務(wù),按運行次序放到具有不同優(yōu)先級的調(diào)度隊列中。針對同一調(diào)度隊列中的子任務(wù),采用基于最短任務(wù)延遲時間的改進蟻群算法(DSFACO)進行調(diào)度,在兼顧調(diào)度公平性與效率的前提下,最大化縮短任務(wù)延遲時間,從而提高用戶滿意度。實驗結(jié)果表明,與任務(wù)調(diào)度增強蟻群算法相比,DSFACO算法在任務(wù)延遲時間、調(diào)度公平性及效率方面性能更好,能實現(xiàn)云計算環(huán)境下任務(wù)的最優(yōu)調(diào)度。
[Abstract]:In order to solve the resource scheduling problem in the cloud environment, a scheduling model is proposed, which can improve the parallelism of tasks and take into account the serial relationship of tasks. The dynamic tasks submitted by users are divided into sub-tasks with constraint relationship. Put into a scheduling queue with different priorities in order of run. For the subtasks in the same scheduling queue, an improved ant colony algorithm (DSFACO) based on the shortest task delay time is used to schedule the task. Under the premise of considering the fairness and efficiency of the scheduling, the task delay time is maximized and the user satisfaction is improved. The experimental results show that compared with the task scheduling enhanced ant colony algorithm, the performance of the DSFACO algorithm is better in terms of task delay time, scheduling fairness and efficiency, and can achieve the optimal task scheduling in cloud computing environment.
【作者單位】： 上海理工大學光電信息與計算機工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61170277) 上海市教委科研創(chuàng)新基金資助項目(12YZ094)
【分類號】：TP18;TP393.01

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2255127