【摘 要】
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为了解决服务器集群在处理并发任务请求时请求分配不均衡和任务完成时间较长等问题,提出了一种基于布谷鸟搜索的集群负载均衡多目标优化调度算法。首先,依据服务器集群的任务请求分配特点,通过监控、记录服务器实时负载信息,构建与服务器实时负载信息相关的、以最小化任务完成时间和增强负载均衡有效度为目标函数的优化模型,确定决策变量为任务请求与服务器的匹配集。然后通过引入带精英策略的非支配排序布谷鸟搜索算法对决策变
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871349); 浙江省自然科学基金(LQ19F010013,LY18F010024); 2019年金华市科技计划项目(公益类)(2019-4-176)~~;
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为了解决服务器集群在处理并发任务请求时请求分配不均衡和任务完成时间较长等问题,提出了一种基于布谷鸟搜索的集群负载均衡多目标优化调度算法。首先,依据服务器集群的任务请求分配特点,通过监控、记录服务器实时负载信息,构建与服务器实时负载信息相关的、以最小化任务完成时间和增强负载均衡有效度为目标函数的优化模型,确定决策变量为任务请求与服务器的匹配集。然后通过引入带精英策略的非支配排序布谷鸟搜索算法对决策变量进行迭代寻优,在适应度函数的选择更新下,找到符合全局最优的Pareto解集,调度机制根据确定最优的匹配集进行任务的调整与转发。仿真结果表明,所提调度算法在保证负载均衡的条件下能够尽可能地缩短任务完成时间,相比其他算法模型,其可扩展性效果更好。
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