本文選題：云計算 + 任務調(diào)度　； 參考：《計算機工程與設計》2017年12期

【摘要】：針對云任務調(diào)度優(yōu)化問題,提出一種基于納什議價解的多目標合作博弈調(diào)度算法NBS-EATS�；诩{什議價解NBS,將多約束條件下云任務調(diào)度形式化為合作博弈模型,模型以任務截止時間和任務結(jié)構(gòu)需求為約束,將主機能耗與任務執(zhí)行跨度Makespan同步最小化定義為多目標函數(shù),通過求解模型NBS得到最優(yōu)任務映射方案。數(shù)學分析結(jié)果表明,合作博弈是有解的,在求解產(chǎn)生Pareto最優(yōu)解的NBS時,時間復雜度為O(nmlog(m))(n為任務數(shù)量,m為主機數(shù)量);仿真結(jié)果表明,與同類算法Greedy和LR相比,NBS-EATS算法在總體能耗和平均執(zhí)行跨度上分別低24.4%、50.7%和22.8%、29.6%,驗證了該算法的可行性。
[Abstract]:A multi-objective cooperative game scheduling algorithm NBS-EATS based on Nash bargaining solution is proposed for cloud task scheduling optimization. Based on NBS-based Nash bargaining solution, the cloud task scheduling under multiple constraints is formalized as a cooperative game model, which is constrained by the task deadline and task structure requirements. The minimization of Makespan synchronization between host energy consumption and task execution span is defined as a multi-objective function, and the optimal task mapping scheme is obtained by solving the model NBS. The results of mathematical analysis show that the cooperative game is solvable. When solving the NBS that produces the optimal solution of Pareto, the time complexity is O(nmlog(m))(n as the number of tasks and the number of hosts, and the simulation results show that, Compared with the similar algorithms Greedy and LR, the NBS-EATS algorithm has a lower total energy consumption and an average execution span of 24.40.70% and 22.829.6%, respectively. The feasibility of the algorithm is verified.
【作者單位】： 湖北文理學院數(shù)學與計算機科學學院;
【基金】：國家自然科學基金面上基金項目(61272296;61172084) 湖北省襄陽市科技計劃基金項目(2015zd26) 湖北省自然科學基金項目(2014CFB634)
【分類號】：TP301.6

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