【摘要】：粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是解決云計算環(huán)境中工作流系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問題的主流智能算法.然而基于傳統(tǒng)自適應(yīng)慣性權(quán)重的粒子群任務(wù)調(diào)度算法易陷入局部最優(yōu),導(dǎo)致調(diào)度方案的執(zhí)行時間與費用較高.因此,通過改進(jìn)單個粒子的成功值計算方法,提出了一種新的自適應(yīng)慣性權(quán)重計算方法 NAIWPSO(new adaptive inertia weight based particle swarm optimization).該方法通過比較每個粒子的適應(yīng)度與全局最優(yōu)值,可以更加精確描述粒子狀態(tài),進(jìn)而提高了權(quán)重的自適應(yīng)性.在新慣性權(quán)重基礎(chǔ)上,提出了一種解決云工作流系統(tǒng)中任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問題的改進(jìn)粒子群算法.新權(quán)重可以更準(zhǔn)確的調(diào)整粒子速度,使算法更好地平衡粒子全局與局部搜索,避免陷入局部最優(yōu),獲得執(zhí)行費用更優(yōu)的調(diào)度方案.實驗表明,與5種已有慣性權(quán)重算法比較,新算法收斂穩(wěn)定、適應(yīng)度最低、執(zhí)行費用平均減少18%.
[Abstract]:Particle swarm optimization (particle swarm) is the main intelligent algorithm to solve the task scheduling optimization problem of workflow system in cloud computing environment. However, the particle swarm optimization (PSO) task scheduling algorithm based on traditional adaptive inertial weights is prone to fall into local optimum, which leads to higher execution time and higher cost. Therefore, by improving the method of calculating the successful value of a single particle, a new adaptive inertial weight calculation method, NAIWPSO (new adaptive inertia weight based particle swarm optimization)., is proposed. By comparing the fitness of each particle with the global optimal value, the method can more accurately describe the state of the particle and improve the self-adaptability of the weight. Based on the new inertia weight, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the problem of task scheduling optimization in cloud workflow systems. The new weight can adjust particle velocity more accurately, so that the algorithm can balance particle global and local search better, avoid falling into local optimum, and obtain a scheduling scheme with better execution cost. The experimental results show that compared with the existing inertial weight algorithms, the new algorithm has stable convergence, the lowest fitness, and the average cost of execution is reduced by 18%.
【作者單位】： 安徽大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61300169) 安徽省教育廳自然科學(xué)研究重點項目(KJ2016A024)~~
【分類號】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2154292