【摘要】：云計(jì)算環(huán)境下計(jì)算任務(wù)數(shù)量十分龐大和復(fù)雜,為云計(jì)算效率的提升帶來了一定的挑戰(zhàn),有效的計(jì)算任務(wù)調(diào)度策略是保障云計(jì)算效率的有力手段.如何合理的對(duì)云計(jì)算資源進(jìn)行分配以及設(shè)計(jì)高效的計(jì)算任務(wù)調(diào)度策略,使得所有任務(wù)執(zhí)行完成滿足多維約束條件是當(dāng)前研究熱點(diǎn)之一.本文在遺傳算法基礎(chǔ)上,提出了一種考慮時(shí)間、成本、CPU、內(nèi)存和帶寬等多維約束的任務(wù)調(diào)度算法MCGA,在算法的編碼與解碼、適應(yīng)度函數(shù)、交叉變異等操作環(huán)節(jié)上進(jìn)行了改進(jìn),并詳細(xì)給出算法的執(zhí)行步驟,最后在CloudSim平臺(tái)上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法能夠有效的達(dá)到優(yōu)化任務(wù)調(diào)度效率,同時(shí)又可提升云計(jì)算資源利用率的目的,為云計(jì)算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度提供了一種可行的思路和方法.
[Abstract]:The number of computing tasks in cloud computing environment is very large and complex, which brings some challenges to the efficiency of cloud computing. Effective task scheduling strategy is a powerful means to ensure the efficiency of cloud computing. How to reasonably allocate cloud computing resources and design efficient computing task scheduling strategy to make all tasks complete to meet the multi-dimensional constraints is one of the current research hotspots. On the basis of genetic algorithm, this paper presents a task scheduling algorithm MCGA, which takes into account multi-dimensional constraints such as time, cost, memory and bandwidth, and improves the algorithm in coding and decoding, fitness function, crossover mutation and so on. The implementation steps of the algorithm are given in detail. Finally, the simulation experiments are carried out on the CloudSim platform. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively achieve optimal task scheduling efficiency, and at the same time can improve the utilization of cloud computing resources. It provides a feasible idea and method for task scheduling in cloud computing environment.
【作者單位】： 上海計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)開發(fā)中心;上海市計(jì)算機(jī)軟件評(píng)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院;華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：上海市科技人才計(jì)劃項(xiàng)目(16XD1421500)資助 上海市軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(1569210660E)資助
【分類號(hào)】：TP18;TP3

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本文編號(hào)：2199370