【摘 要】
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云计算作为一种服务,有效解决了人们对于互联网的需求,目前已被广泛应用于教育、医疗、交通、政务、媒资、物流等行业。但是由于用户提交的任务具有不确定性和多样性的特点,以及网络环境的复杂多变,云计算也面临着众多挑战。目前,为了提高云计算的性能,许多学者侧重于研究云计算下的任务调度优化问题。因为用于处理任务调度问题的大多都是启发式算法,但是该类算法具有稳定性差、寻优性能取决于问题和经验等缺点,所以研究一种
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云计算作为一种服务,有效解决了人们对于互联网的需求,目前已被广泛应用于教育、医疗、交通、政务、媒资、物流等行业。但是由于用户提交的任务具有不确定性和多样性的特点,以及网络环境的复杂多变,云计算也面临着众多挑战。目前,为了提高云计算的性能,许多学者侧重于研究云计算下的任务调度优化问题。因为用于处理任务调度问题的大多都是启发式算法,但是该类算法具有稳定性差、寻优性能取决于问题和经验等缺点,所以研究一种高效的任务调度算法具有一定的实际意义。聚焦于云计算的任务调度问题,提出了一种改进粒子群算法MSMPSO。该算法主要包含三类策略:由于现代CPU的随机数算法具有伪随机的特点,导致粒子群初始化不均匀,针对这一问题,使用Sobol序列来进行粒子群位置的初始化。针对标准粒子群算法的参数惯性权重无法有效平衡粒子群的全局搜索和局部搜索能力的问题,通过余弦和指数函数混合的方法来动态调整惯性权重。此外,为了进一步平衡粒子群内部的搜索能力,按照适应度对粒子进行排序并且划分级别,并为不同级别的粒子设置不同加速因子控制的惯性权重。针对粒子群容易早熟收敛、难以跳出局部最优的缺点,结合方差和种群最优解的不变次数,定义了局部最优的概念,并使用柯西函数对种群最优解进行变异,帮助粒子群跳出局部最优。在WorflowSim平台上,以科学工作流的完成时间和执行成本(传输成本和计算成本)作为指标,测试了包括计算密集型、CPU密集型等五类工作流,并与标准粒子群算法等四个算法进行对比。通过分析实验结果,发现MSMPSO算法相对于其他几个算法,调度的完成时间最大可减少51%,成本最大可减少50%,表明了MSMPSO算法处理工作流调度问题的高效性。
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