【摘 要】
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任务(作业)调度是云计算的关键技术之一。本文重点研究了云任务调度策略,目标是降低应用程序的执行成本,提高云系统的执行效率。针对粒子群优化(PSO)算法的特点,考虑到云计算
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任务(作业)调度是云计算的关键技术之一。本文重点研究了云任务调度策略,目标是降低应用程序的执行成本,提高云系统的执行效率。针对粒子群优化(PSO)算法的特点,考虑到云计算任务调度和资源负载平衡的优化问题,本文提出了一种基于改进的粒子群优化(MPSO)算法的云任务调度模型。从主次群体多群体协作和变异粒子逆向飞行两方面对粒子群优化算法进行了改进,并通过实验证明了该改进算法有效地控制了全局搜索和局部搜素,尽量避免陷入局部最优。将该改进的粒子群优化算法运用于云计算任务调度策略,解决了寻找任务-资源映射匹配对这一多目标优化问题。在云计算模拟仿真器CloudSim平台进行了模拟仿真实验,对CloudSim原有调度算法、标准PSO算法和改进的PSO算法的实验结果进行了对比分析。本文提出的基于MPSO算法的云任务调度算法优于CloudSim平台现有方法,在兼顾云系统执行效率的前提下,达到了大大降低云任务执行成本的目的,符合预期效果。
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