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基于改進(jìn)共生演算法的云任務(wù)調(diào)度策略研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-14 03:33
【摘要】:云計(jì)算是信息技術(shù)發(fā)展和服務(wù)模式創(chuàng)新的集中體現(xiàn),為大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興領(lǐng)域的發(fā)展提供基礎(chǔ)支持。但云平臺要處理海量的任務(wù)請求,如何對任務(wù)進(jìn)行合理的調(diào)度,滿足任務(wù)需求,是云計(jì)算發(fā)展過程中一個(gè)迫切需要解決的問題。本文將共生演算法進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用到云計(jì)算任務(wù)調(diào)度領(lǐng)域,完善現(xiàn)有調(diào)度算法存在的一些缺陷,主要研究內(nèi)容如下:(1)為使共生演算法(SOS)在處理任務(wù)調(diào)度問題時(shí)性能更優(yōu),首先對其進(jìn)行改進(jìn):1)將考慮潛在解操作和改進(jìn)旋轉(zhuǎn)學(xué)習(xí)操作引入共生演算法,提出針對獨(dú)立任務(wù)調(diào)度的改進(jìn)算法(GISOS);2)通過設(shè)計(jì)種群差異度計(jì)算方式,依此通過反饋方式引導(dǎo)算法進(jìn)入趨向?qū)W習(xí)、交叉學(xué)習(xí)和變異操作,提出針對工作流任務(wù)調(diào)度的改進(jìn)算法(RQSOS)。通過數(shù)值試驗(yàn)對比證明改進(jìn)算法的性能提升。(2)針對云環(huán)境中的獨(dú)立任務(wù)調(diào)度問題,以提升云計(jì)算系統(tǒng)性能和用戶滿意度為目標(biāo),通過將GISOS算法的編碼進(jìn)行合理化處理,對資源和任務(wù)的聚類、改進(jìn)驅(qū)動(dòng)模型等操作,提出一種基于聚類和改進(jìn)共生算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度策略(FIDSOS),并通過對比試驗(yàn)證明算法有效性。(3)針對云環(huán)境中工作流任務(wù)調(diào)度問題,以減小完工時(shí)間和降低資源使用費(fèi)用為目標(biāo)設(shè)計(jì)調(diào)度算法。首先為使RQSOS算法適用于離散問題,對其編碼進(jìn)行改進(jìn),然后對工作流任務(wù)分配優(yōu)先級,并重新設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)等操作,給出一種適用于云環(huán)境中的工作流任務(wù)調(diào)度問題的調(diào)度策略,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法能夠降低完工時(shí)間和使用花費(fèi)。綜上所述,本文對共生演算法進(jìn)行改進(jìn),提升了共生演算法處理復(fù)雜問題的能力。通過對不同類型任務(wù)的調(diào)度問題進(jìn)行分析,構(gòu)造適合的驅(qū)動(dòng)模型,將改進(jìn)算法應(yīng)用于任務(wù)調(diào)度問題,并進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法有效。
【學(xué)位授予單位】:河北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP3
【圖文】:

體系結(jié)構(gòu)圖,計(jì)算技術(shù),體系結(jié)構(gòu),云中


第 2 章 相關(guān)研究基礎(chǔ)第 2 章 相關(guān)研究基礎(chǔ)2.1 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)云計(jì)算服務(wù)包括基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺即服務(wù)(PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS[46]。云計(jì)算通過;到y(tǒng)中的資源,使用戶能夠最大限度地訪問云中數(shù)據(jù)、解決海量數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲問題、使用云中的應(yīng)用,這極大依賴于任務(wù)的有效調(diào)度和資源管理。云計(jì)算總體由物理資源層、資源池層、管理中間件層和 SOA 構(gòu)建層構(gòu)成,如圖 1 所示:

模型圖,任務(wù)調(diào)度,模型,虛擬資源


[49]。圖2簡潔的描述了云任務(wù)調(diào)度模塊的主要框架,本節(jié)將任務(wù)調(diào)度模塊分為三個(gè)階段:1)任務(wù)處理階段,依據(jù) Map/Reduce 模式的 Map 函數(shù)將用戶任務(wù)劃分為多個(gè)子任務(wù)以便調(diào)度處理,劃分后的子任務(wù)可看做兩類任務(wù),即具有約束關(guān)系的任務(wù)和無約束關(guān)系的任務(wù);2)任務(wù)調(diào)度階段,參考 Reduce 函數(shù),依據(jù)特定的調(diào)度策略,將劃分后的子任務(wù)分配給云環(huán)境中的虛擬資源(Woeker),應(yīng)盡量使得任務(wù)占用資源時(shí)間較短、資源利用率較高和任務(wù)完質(zhì)量較高;3)虛擬資源與物理資源的匹配階段,此階段對物理資源進(jìn)行分區(qū)、分配 ID

演算法,操作流程圖


圖 3 共生演算法操作流程圖算法中,Xi是生態(tài)系統(tǒng)中第 i 體 Xi相互作用的個(gè)體。因此 X Xrand0, 1*XMutuwibest Xrand0, 1*XMutujbest _iMutual Vector X X的隨機(jī)數(shù),BF1和 BF2取值為表全部受益。式(3)代表一種當(dāng)新進(jìn)化個(gè)體優(yōu)于當(dāng)前個(gè)體是種群中被隨機(jī)選擇與 Xi相互另一方既不受益也不受傷害不受益,也不受到傷害。Xinew

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本文編號:2754425

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