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文檔簡介
1、任務調度問題是云計算應用中的一個關鍵性問題,云計算系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)規(guī)模龐大和用戶群紛繁的特點,資源共享和重用的請求十分頻繁。系統(tǒng)需要不斷地對用戶請求做出響應,在這個過程中要完成對用戶作業(yè)的調度和管理。如何高效地分配云環(huán)境中的資源,高效地管理大規(guī)模任務,從而得到一個較好的任務調度序列,既能保證系統(tǒng)負載維持在一個相對均衡的狀態(tài)以避免熱區(qū),又能提高資源的利用率已成為當今云計算研究領域的熱點之一。然而當前云計算調度研究也面臨很多挑戰(zhàn),首先云環(huán)境中資
2、源異構以及動態(tài)多變已是不容忽略的事實。其次,云計算作為一種服務,一個關鍵性的問題就是如何滿足用戶的服務質量(QoS)要求。如果作業(yè)的運行時間過長,將必然增加用戶的租用開銷,導致對云服務質量的不滿。
為了解決上述問題,根據(jù)云環(huán)境的特點和傳統(tǒng)的AGA(Adaptive Genetic Algorithm)算法,本文提出了面向不同優(yōu)化目標的JLGA(Job Spanning Time and Load BalancingGeneti
3、c Algorithm)和QoS-GA(QoS Oriented Genetic Algorithm)改進的雙適應度遺傳算法,設計了多目標約束協(xié)同的任務調度方案。JLGA把作業(yè)的總計完成時間、平均計算時間和負載均衡作為算法的優(yōu)化選擇目標。在云服務商業(yè)模式背景下,設計了面向用戶服務質量的租用費用遺傳算法QoS-GA,在該算法中,將作業(yè)總計完成時間、平均計算時間和總計費用開銷作為算法的優(yōu)化目標。在上述多目標約束協(xié)同的任務調度方案中采用貪婪的
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