CloudSim中基于偏序关系的调度算法研究

云计算是在海量数据的存取研究中比较热门的技术,任务调度则是云计算中的一个关键技术.在云仿真平台CloudSim中,任务调度算法忽略了任务本身的依赖关系和优先级.给CloudSim任务添加了相关的依赖关系和优先级,并提出了带偏序关系的任务调度算法POA.     

基于双适应度遗传退火的云任务调度算法

云计算是当前计算机领域研究的热点,其中云任务调度算法性能的好坏直接影响到云计算平台的整体性能.为了满足云计算平台庞大用户群的不同服务需求,针对现有的云计算任务调度算法提出一种双适应度遗传退火任务调度算法(DFG2A),基于该任务调度算法的任务调度策略能够有效平衡用户对任务各项属性的需求,提高云计算平台的用户满意度.实验结果证明了该算法能兼顾云计算平台总任务执行时间和用户需求,是云计算环境下一种有效的任务调度算法.     

基于SLA的云计算多数据中心任务调度算法

针对现有的云计算任务调度策略仅考虑单数据中心内部负载均衡及平等看待各项任务的问题,研究了基于服务等级协议（ service level agreements ,SLA）的多云数据中心任务调度机制,设计了相应的任务调度效益模型和任务准入控制策略,提出了基于SLA的最大化收益任务调度算法（ SLA-MPS算法）,实现了在多个云数据中心间调度资源、优先处理紧急任务的同时保证云服务商利益最大化。在CloudSim上的实验证明,SLA-MPS算法能加快任务响应速度,降低云服务商违约率并提高其收益。     

改进蚁群算法的云存储任务调度算法研究

由于云存储环境与云计算环境中不同,若直接将云计算环境中的任务调度算法移植到云存储环境中,必然会导致任务调度的效率下降.为解决此问题,提出了一种适用于云存储环境中的改进蚁群算法.改进蚁群算法能使云计算环境的任务调度算法更符合云存储的环境;同时,对于改进PSO算法在引入存在矩阵时,由于数据资源不存在而造成算法前期优化浪费引起效率低下的问题进行了有效解决.分析测试结果表明,提出的改进蚁群算法在云存储环境的任务调度算法在保障有效解的前提下能够拥有更快的收敛速度.     

基于遗传算法的云任务调度改进算法

云计算环境下任务的调度是目前研究的热点,针对任务完成时间和虚拟机资源负载的均衡情况,对云任务调度遗传算法作出改进.根据云环境下虚拟机资源的性能引入虚拟机相对适应度的概念;将标准遗传算法的随机变异操作改进为有目标的变异操作,使虚拟机相对适应度大的虚拟机资源获得更大的变异可能,加快算法的收敛.仿真实验表明,该算法在降低任务完成时间的同时提高了虚拟机资源的负载均衡,是一种有效的云任务调度算法.     

负载均衡优先的改进优先级表调度算法

针对当前云计算环境下DAG任务调度时存在的负载失衡、任务调度效率不高的问题,提出了一种负载均衡优先的改进优先级表调度算法(LS-IPLB).算法将云计算集群中虚拟机的状态参数变化抽象成空间中的参数向量变化,给出实时衡量云计算集群的负载均衡性方法,并作为虚拟机选择权值的重要参数.同时以任务执行代价、任务的出度和任务间的通信代价作为参数计算任务优先级,并在任务调度时采用任务复制策略进一步优化调度过程.结果表明,LS-IPLB算法能有效缩短DAG任务图的完成时间,并实现了良好的负载均衡性.     

改进的DBSCAN聚类算法在云任务调度中的应用

针对云计算环境中任务调度中存在的执行效率低的问题,提出了一种基于改进的基于密度的聚类算法(DB-SCAN)的云任务调度策略.首先使用改进的基于密度的聚类算法DBSCAN对云任务进行聚类,然后与已经分类的资源进行匹配,解决资源与任务匹配程度低的问题.实验结果表明,对任务进行聚类后进行任务调度,任务在终端上的平均执行时间减少了大约35.2％,任务的调度时间也有了明显减少.     

基于负载均衡度的云计算任务调度算法

针对当前云计算环境中用户群与数据量庞大的特点,如何设计高效的负载均衡调度算法是云计算领域一直探索的重要课题.提出一种基于负载均衡度的云计算任务调度算法(TS-CCLB),该算法首先依据空间案投影分析计算了集群的负载均衡度,以此给出调度决策变量,并依据任务的执行代价完成时限赋予任务不同的优先级别.任务调度时将任务按优先级调度到最大决策变量值所对应的虚拟机上.实验结果表明,该算法可有效提高云计算集群的负载均衡性,缩短总任务的完成时间,尤其当任务数与节点规模较大时,优势更为明显.     

基于改进布谷鸟搜索算法的云计算任务调度

针对云计算系统中能否高效地调度子任务的问题,本文提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法的任务调度算法.利用柯西分布对陷入局部极值的鸟巢进行扰动,有利于提高布谷鸟搜索算法全局搜索的质量.算法运用整数编码方式,利用改进后的算法求得最优解.使用云仿真平台进行验证,结果证实了所提出算法的有效性.     

云计算环境下的大数据业务可生存性调度策略

云计算可生存性是网络应用安全研究的新方向。在云计算的广域网环境下构建了以动态服务漂移技术和任务调度方法技术的系统可生存性应急响应策略，实现在大规模服务节点情况下服务的动态漂移。将云服务和数据动态分布于多个服务节点，能消除传统服务的单一失效点。为增强服务漂移的触发机制，提出了一种自适应的随机自治调度算法，该算法对比传统的漂移机制增加了触发条件，并引入了蚁群算法进行调度。结论表明，改进后的服务漂移模型的抗毁能力、漂移时间以及漂移效率有了明显的优化，更加保证所提供服务的连续性和可靠性，从而提高云计算环境下的大数据业务可生存性。     

智能作业车间动态调度系统研究与实现

为解决单件小批车间生产受到不确定性事件的影响,而使得实际生产过程偏离作业车间计划,导致产品无法按期交付这一问题,研究并实现了智能作业车间动态调度系统。系统包含基于Zigbee与传感器等物联网技术实现的智能感知子系统、基于大数据分析技术实现的智能双驱动机制子系统和基于云计算技术实现的调度算法云服务子平台,保证了作业计划动态调度的高质量完成。最后,将哈尔滨电机厂历史生产数据作为测试用例,验证智能作业车间动态调度系统的有效性。     

基于蚁群算法的云计算联盟资源调度

针对目前云计算联盟的架构和单云环境下资源调度的研究缺少对云计算联盟下的资源调度问题的研究情况,建立了由云用户、云服务供应商和云联盟协调器组成的云计算联盟资源调度模型,为达到云供应商利益最大化,设计了任务-虚拟机-数据中心的调度算法,利用蚁群算法进行模型求解,并通过Cloudsim仿真软件证实了该算法的合理性,验证了供应商资源的数据中心负载率在60％～80％之间时达到均衡,并可获得最大利益。     

基于改进GA的云计算任务调度策略

针对传统遗传算法在云计算任务调度过程中的收敛速度慢和易早熟等问题,提出了一种基于遗传优化算法的双适应度函数改进算法.该算法采用任务完成时间和任务完成成本为双适应度函数,引入个体相似度概念来提高种群质量;采用并列选择法进行选择操作,并且采用自适应规则约束交叉和变异操作,提高种群个体质量,加速进化策略可以有效地避免早熟.结果表明,改进的遗传算法有效地加快了云任务作业调度的收敛速度,并改善了易早熟等现象.     

基于模糊聚类的云计算集群资源调度算法

针对现有的云计算集群资源调度算法具有的负载不均衡和在线动态适应能力不强的缺点,提出了一种基于模糊聚类的云计算动态集群资源调度算法。首先,构建了云计算环境下的资源调度模型。然后采用模糊聚类对云计算集群资源进行聚类,根据节点与所有聚类中心的距离判断是否需要增减聚类数量。当新任务到来时,自动计算其到各个聚类中心的距离,将具有最小聚类距离的聚类中心分配给该任务。在Cloudsim环境下进行仿真试验,结果表明该方法能有效地实现云计算集群资源的动态调度,且较其它方法相比,具有反应实时和负载均衡的优点,是一种适合云计算环境的可行任务调度方法。     

基于云计算的多目标服务调度算法的改进研究

在研究现有云计算服务调度算法的基础上,设计了基于QoS的分布式多目标服务调度算法。该算法兼顾用户需求和系统整体性能,依据完成时间、费用、开销和负载均衡多个参数进行服务调度,从而获得较好的调度质量。仿真实验表明该调度算法能够满足云用户的QoS要求,调节云内各种设备的负载均衡,提高云计算平台运行效率。     

基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法

基于多目标优化的云计算PDTs调度是一个NP问题,考虑云计算用户的服务质量(Qo S)要求,将处理PDTs的成本和时间要求作为目标,提出一种基于改进NSGA-Ⅱ的云服务PDTs调度算法.采用相似任务序列交叉(STOX)操作加快进化,而采用位移变异避免算法过早收敛,此外,还利用一个拥挤距离自适应算子(SCD)来改善Pareto最优前沿的个体多样性.仿真结果表明该算法在云PDTs调度中保持Pareto最优解的多样性和分布性方面优于NSGA-Ⅱ算法.     

基于SLA的云计算资源调度机制研究

针对现有的IaaS层的资源调度研究在任务调度机制和资源负载均衡机制上存在的不足,以SLA管理、资源调度等理论为基础,结合现有研究成果,对基于SLA的云计算资源调度策略进行一些针对性的研究。提出了基于SLA的云计算资源调度框架,讨论了面向IaaS资源服务提供商SLA管理机制及内容,设计了基于SLA管理的QoS保证机制,与负载均衡模块和任务调度模块交互实现服务SLA的保证,有效实现IaaS资源服务提供商在任务QoS约束下最大化资源利用率的同时获得最大的收益。     

基于孔径分割的多功能电子系统任务调度研究

任务调度技术是雷达、通信、电子战等多功能电子系统的关键技术.针对多功能电子系统射频端通过孔径分割来实现多波束的问题,提出了其实现路径,并对各自任务的孔径波束发射进行了分析研究;根据任务优化调度,在建立任务调度模型的基础上,提出了一种基于孔径分割的任务调度算法,并进行了仿真分析.仿真结果表明,这种基于孔径分割的多功能电子系统任务调度算法具有可行性和有效性.     

异构云环境下能效感知的资源优化配置技术

将异构能效约束引入到异构物理服务器中,通过实验研究提出一种为云数据中心能效优化而建立的基于异构服务器的资源分配模型,并提出一种求解方法:在进行资源分配搜索时,利用资源等价优化,对等价资源进行剪枝处理,以此来减少资源分配模型的求解空间及加速资源分配模型的求解;为降低大规模云资源调度的复杂性,研究基于划分服务器集群的可扩展的分布式调度方法,以实现面向云数据中心的可扩展的高能效资源分配的模式;在前期云任务调度研究的基础上,研究集成能效优化和性能优化的云任务调度模型,实现面向不同需求的任务调度,提高异构云环境下任务调度的能效比。     

基于Pi演算的前沿调度算法并行性建模及实现

前沿调度算法是分布式环境下任务调度算法——关系演化算法的第一阶段。本文利用Pi演算的通道和表编程概念,提出对前沿调度算法并行性建模,并通过Pict语言编程实现。实验证明这种算法实现比传统的C语言实现更加高效,从而能够将Pi演算应用到关系演化算法的三个阶段中,提高关系演化调度算法的效率。本文通过对不同类型的任务调度模型的拓扑结构进行建模对比,验证了使用并行性的Pi演算对前沿调度算法实现的效率的优越性。