优化粒子群和蚁群算法的云计算任务调度研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102871616-S066学科分类号：081202硕士学位论文优化粒子群和蚁群算法的云计算任务调度研究研究生姓名查安民学科、专业软件工程研究方向服务计算、云计算指导教师谭文安教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二О一六年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologyResearchonTaskSchedulingBasedonParticleSwarmandAnt

2、ColonyAlgorithmforCloudComputingAThesisinSoftwareEngineeringByZhaAnminAdvisedbyProf.TanWen’anSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary,2016南京航空航天大学硕士学位论文摘要针对互联网应用数据量庞大并呈现爆炸式增长，伴随着海量数据的存储与处理等问题，云计算技术应运而生。云计算任务调度是云计算的关键技术之一，一个好的任务调度算法，不仅可以帮助

3、我们打造一个稳定、健壮、节能的云计算环境，还可以提高用户使用云计算服务的满意度。本文针对基于任务完成时间优化的云计算任务调度问题，研究并提出了多个任务调度算法，具有重要的理论研究意义和实用价值。论文创新性工作体现在以下几个方面：针对单一调度算法难以适应云计算环境中不同类型任务的调度，提出了多级队列调度策略。该策略将不同类型的任务按照任务优先级顺序安排到不同的队列之中，有效满足了云计算任务调度多样性的要求。针对该策略，设计了一种简单高效的任务调度算法，该算法实现资源和任务配对，不但优化了任务完成时间，而且平衡了资源负载压力。实验数据表明，在复杂的云环境中该算法和多

4、级队列调度策略的结合取得了显著的实验效果。针对传统调度算法难以实现多目标优化等诸多问题，提出了一种带极值扰动的相关性粒子群(EDCPSO)算法。该算法运用Copular函数建立随机因子之间的相关性，解决了粒子群算法在寻优过程中没有考虑随机因子作用而造成全局优化能力不足的缺陷；添加极值扰动算子，解决了粒子群算法后期收敛精度低的问题。仿真实验显示，该算法优于标准粒子群算法和传统FIFO调度算法，是一种有效的任务调度算法。最后，通过分析粒子群算法和蚁群算法的优缺点，提出了一种融合二者优点的任务调度算法(PSACO2)。该算法将迭代过程分为两个阶段：首先使用粒子群算法，

5、实现了云计算任务调度的快速收敛；接着使用蚁群算法，提高了云计算任务调度对资源的寻优能力。实验结果证明，该算法优于这些算法单独使用时的效率。关键词：云计算；任务调度；多级队列；粒子群算法；蚁群算法I优化粒子群和蚁群算法的云计算任务调度研究ABSTRACTInviewofthehugeamountofInternetapplicationdataanditsexplosivegrowth,withthemassivedatastorageandprocessing,cloudcomputingtechnologycomesintobeing.Cloudcomputi

6、ngtaskschedulingisakeytechnologyofcloudcomputing.Agoodtaskschedulingalgorithm,notonlycanhelpustobuildastable,robustandenergy-efficientcloudcomputingenvironment,butalsocanimprovetheusersatisfactionwiththeuseofcloudcomputingservices.Inthispaper,wemainlystudythetaskschedulingproblembase

7、dontaskcompletiontimeoptimization,andproposeseveraltaskschedulingalgorithms,whichhaveveryimportanttheoreticalsignificanceandpracticalvalue.Thecreativeworkofthispaperisembodiedinthefollowingseveralaspects.Forasingleschedulingalgorithmisdifficulttoadapttodifferenttypesoftasksinthecloud

8、computingenv