-
题名云计算多目标任务调度的优化粒子群算法研究
被引量:46
- 1
-
-
作者
马学森
谈杰
陈树友
储昭坤
石雷
-
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
广东三水合肥工业大学研究院
安全关键工业测控技术教育部工程研究中心
-
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2020年第8期133-143,共11页
-
基金
广东省科技发展专项基金(2017A010101001)
中央高校基本科研业务费专项基金(PA2019GDKPK0079)
+1 种基金
国家留学基金
安徽省教育厅高等学校省级质量工程项目(2017JYXM0055,2019MOOC020)资助。
-
文摘
针对传统粒子群算法求解云计算多目标任务调度的收敛速度慢、精度低的缺陷,提出一种优化多目标任务调度粒子群算法(MOTS-PSO)。首先,引入非线性自适应惯性权重,改变粒子的寻优能力,避免算法陷入局部最优;其次引入花朵授粉算法概率更新机制,平衡粒子的全局搜索和局部寻优,并对粒子的全局搜索位置更新公式进行改进;最后引入萤火虫算法,产生"精英解"对局部搜索位置更新公式进行改进;同时利用"精英解"对粒子的位置进行扰动,跳出局部最优状态。实验表明,MOTS-PSO算法在收敛速度和收敛精度上,比PSO算法提高了27.1%、19.9%,比FA算法提高了22.09%、5.2%。进一步实验表明,MOTS-PSO算法在解决不同规模数量的任务调度时,比PSO、FA算法效果更优。
-
关键词
多目标任务调度
粒子群优化
自适应惯性权重
全局搜索
局部寻优
位置扰动
-
Keywords
multi-objective task scheduling
particle swarm optimization
adaptive inertial weighting
global search
local optimization
Elite solution
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名云环境下改进SOS的多目标任务调度算法
被引量:1
- 2
-
-
作者
陈艺
江芝蒙
张渝
-
机构
四川文理学院智能制造学院
四川文理学院信息化建设与服务中心
西南大学计算机与信息科学学院
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第5期1214-1223,共10页
-
基金
重庆市科委科技计划基金项目(cstc2018jscx-msybX0089)。
-
文摘
为有效获取云计算中多目标任务调度求解算法的全局最优解,提出一种云环境下基于改进期望服务质量(Qo S)的多目标任务调度算法。设计多目标任务调度框架,提出相应的目标函数与约束条件。利用准反射学习构建初始种群以改进共生生物搜索(SOS)算法,加入自适应变异率以提高全局搜索能力。通过设定坐标进行任务分配,利用改进后SOS算法实现多目标任务优化调度。云计算仿真结果表明,所提算法相比于其它算法,有效改善了能源利用率、能耗和时间成本,具有较好的Qo S传输性能。
-
关键词
云环境
多目标任务调度
改进SOS算法
准反射学习
自适应变异率
云计算仿真软件
-
Keywords
cloud environment
multi-objective task scheduling
improved SOS algorithm
quasi reflection learning
adaptive mutation rate
CloudSim
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名改进松鼠搜索算法的云计算多目标任务调度
被引量:7
- 3
-
-
作者
陈孝如
曾碧卿
-
机构
广州软件学院软件工程系
华南师范大学软件学院
-
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第7期1990-1997,共8页
-
基金
国家自然科学基金项目(61772211、61503143)
广东省教育厅2021年度普通高校特色创新科研基金项目(自然科学)(2021KTSCX160)。
-
文摘
为解决现有方法在任务调度过程中由于非确定性、多项式完全性和大规模等因素导致无法有效获得全局最优解的问题,提出一种改进松鼠搜索算法(SSA)的云计算多目标任务调度方法。构建基础设施即服务(IaaS)的云模型,设计多目标任务调度算法框架以及相应的多目标函数,实现成本和执行时间的最小化;引入空间变异与扩散机制对传统的SSA进行改进,实现快速收敛,利用改进型SSA求解多目标任务调度问题。在CloudSim模拟器工具包中,使用标准工作负载和合成工作负载对所提方法进行实验论证,其结果表明,所提方法的成本、执行时间以及收敛速速度均优于其它方法,实现了显著的最优权衡。
-
关键词
改进松鼠搜索算法
云计算
多目标任务调度
空间变异
扩散机制
CloudSim
-
Keywords
improved SSA
cloud computing
multi-objective task scheduling
spatial variation
diffusion mechanism
CloudSim
-
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-