基于代價(jià)優(yōu)化的云工作流調度改進(jìn)PSO算法

首頁(yè) > 過(guò)刊瀏覽>2017年第25卷第6期 >33-33

基于代價(jià)優(yōu)化的云工作流調度改進(jìn)PSO算法
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:武漢科技大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,武漢科技大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:TP393
基金項目:國家自然科學(xué)(批準號：51405349)

Cloud Workflow Scheduling Improved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Cost Optimization

Author:

Affiliation:

College#$NBSof#$NBSInformation#$NBSScience#$NBS #$NBSEngineering,#$NBS#$NBSWuhan#$NBSUniversity#$NBSof#$NBSScience#$NBS #$NBSTechnology,#$NBSWuhan#$NBS430081,#$NBSChina

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摘要:

云計算可以通過(guò)即付即用的方式向用戶(hù)工作流提供資源。為了解決資源服務(wù)代價(jià)異構環(huán)境下的云工作流任務(wù)調度代價(jià)問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)粒子群算法的云工作流任務(wù)調度算法WSA-IPSO。通過(guò)綜合考慮任務(wù)的執行代價(jià)和依賴(lài)任務(wù)間發(fā)生數據傳輸時(shí)的通信代價(jià)，算法將總代價(jià)優(yōu)化問(wèn)題形式化為有向無(wú)環(huán)圖DAG中的任務(wù)調度模型，并提出基于改進(jìn)粒子群算法的優(yōu)化模型對其進(jìn)行求解。通過(guò)改進(jìn)傳統粒子群算法的粒子速度更新策略和慣性權重更新策略，算法可以以更快的收斂速度得到代價(jià)最小化的調度方案。通過(guò)仿真實(shí)驗，與MCT算法及標準粒子群算法進(jìn)行性能比較。實(shí)驗結果表明，WSA-IPSO算法在降低總代價(jià)、任務(wù)分布的負載均衡以及算法收斂性方面比較同類(lèi)算法均表現出更好的性能。

Abstract:

To solve the scheduling cost optimization of cloud workflow tasks in dynamic resource service prices environment, a cloud workflow tasks scheduling algorithm based on improved particle swarm optimization WSA_IPSO was proposed. WSA_IPSO considered comprehensively the execution cost of tasks and the communication cost between dependent tasks when they transferred data, formalised the optimization of total cost as a task scheduling model in DAG and presented an improved PSO algorithm to solve. The proposed algorithm was compared with MCT and standard particle swarm optimization algorithm by simulation experiments. The experimental results showed that WSA-IPSO performed better in reducing total cost, load balance of tasks distribution and convergence.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

郭文濤,盧少武.基于代價(jià)優(yōu)化的云工作流調度改進(jìn)PSO算法計算機測量與控制[J].,2017,25(6):33.

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歷史

收稿日期:2016-12-14
最后修改日期:2017-01-06
錄用日期:2017-01-06
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-07-18
出版日期:

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