【摘要】：針對(duì)云計(jì)算環(huán)境中工作流的成本有效調(diào)度問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)型粒子群優(yōu)化(PSO)算法的調(diào)度方法。根據(jù)虛擬機(jī)(VM)資源的單位成本,對(duì)其進(jìn)行排序和編號(hào),提高PSO的學(xué)習(xí)效率。在滿足任務(wù)截止時(shí)間約束下,以最小化成本為目標(biāo),執(zhí)行PSO算法來(lái)獲得調(diào)度解;通過(guò)任務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間矩陣和執(zhí)行時(shí)間矩陣計(jì)算VM的租用時(shí)間,精確地給出解的適應(yīng)度值,提高PSO的求解精度。仿真結(jié)果表明,該算法收斂速度快,獲得的調(diào)度方案具有較低的執(zhí)行成本。
[Abstract]:To solve the cost-effective scheduling problem of workflow in cloud computing, a scheduling method based on improved particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed. According to the unit cost of virtual machine (VM) resource, it is sorted and numbered to improve the learning efficiency of PSO. In order to minimize the cost, the PSO algorithm is executed to obtain the scheduling solution under the constraint of the task cut-off time. The lease time of the VM is calculated by the data transfer time matrix and the execution time matrix of the task. The adaptive value of the solution is given accurately and the accuracy of the PSO solution is improved. The simulation results show that the proposed algorithm converges quickly, and the obtained scheduling scheme has lower execution cost.
【作者單位】： 廣東機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程學(xué)院;江南大學(xué)設(shè)計(jì)學(xué)院;
【基金】：廣東省高等學(xué)校優(yōu)秀青年教師培養(yǎng)計(jì)劃基金項(xiàng)目(Yq2013171) 強(qiáng)師工程職業(yè)教育教師技能提升工程基金項(xiàng)目(YJKJGZS2015-04)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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