【摘要】：為了更好地滿足云計(jì)算中用戶的服務(wù)質(zhì)量(quality of service,QoS)需求,合理利用云數(shù)據(jù)中心的資源,以任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和虛擬機(jī)的負(fù)載均衡作為優(yōu)化的目標(biāo)對(duì)象,提出了一種基于煙花算法(fireworks algorithm,FWA)的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型。煙花算法是一種啟發(fā)式算法,利用爆炸算子、高斯變異和選擇策略能較快地尋找到全局最優(yōu)解。通過(guò)在Cloudsim上與粒子群優(yōu)化算法(PSO)和遺傳算法(GA)進(jìn)行有效性和執(zhí)行時(shí)間上的對(duì)比,結(jié)果表明煙花算法在不同實(shí)驗(yàn)次數(shù)下可持續(xù)得到最優(yōu)適應(yīng)度值,而且在種群規(guī)模不斷擴(kuò)大時(shí),煙花算法的執(zhí)行時(shí)間沒(méi)有陡然增加,明顯優(yōu)于PSO算法和GA算法。
[Abstract]:In order to better meet the user's quality of service (quality of service,QoS) requirements in cloud computing, rational utilization of cloud data center resources, with the execution time of tasks and load balancing of virtual machines as the optimization target object. A multi-objective optimal scheduling model based on fireworks algorithm (fireworks algorithm,FWA) is proposed. Fireworks algorithm is a heuristic algorithm, using explosion operator, Gao Si mutation and selection strategy can quickly find the global optimal solution. Compared with particle swarm optimization algorithm (PSO) and genetic algorithm (GA) on Cloudsim, the effectiveness and execution time of fireworks algorithm are compared. The results show that the fireworks algorithm can obtain the optimal adaptation value continuously under different experimental times. Moreover, when the population size is increasing, the execution time of the fireworks algorithm does not increase abruptly, which is obviously better than the PSO algorithm and the GA algorithm.
【作者單位】： 河北工程大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2015402077) 河北省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(ZD2014054)
【分類號(hào)】：TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2433931