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基于时间和可靠性的调度策略 谭平飞 摘 要：针对传统任务调度算法难以适用于云计算环境这一问题进行了研究，采用由星型结构演化而成的多代理模型，首先给出多代理模型的体系结构，然后针对多代理系统，提出了基于服务时间和可靠性为优化目标的任务调度策略，并采用模拟退火算法进行求解。最后进行了仿真实验，实验结果表明我们的调度策略是高效的。 关键词：多代理系统；调度策略；服务时间；服务可靠性；多目标优化 Task scheduling strategy based on service time and reliability in cloud computing Tan ping-fei Abstract: In cloud computing. task scheduling strategy has a great impact on the operating results of the user’s task and the service provider’s profit. Therefore. it has a direct impact on the cloud computing platform. To solve the problem that the traditional task scheduling algorithms aren’t suitable for cloud computing. this paper proposed a task scheduling strategy. Firstly. based on Multi-agent system (MAS) extended from star structure. this paper describes the Multi-agent system structure. Then. it put forword a scheduling strategy considering the service time and reliability as optimization targets. and employed a simulated annealing algorithm to solve the optimization problem. Finally. simulation experiments show the efficiency of the proposed scheduling strategy. Key Words: multi-agent system; scheduling strategy; service time; service reliability; multi-objective optimization 0 引言 当今分布式计算技术的发展日新月异，社会网络已经步入大规模网络时代，大多现实的系统往往异常复杂、庞大，并且呈现出分布式的特点。与此同时，科研和商业任务的计算量也变得越来越庞大，这就导致单个计算系统因为个体拥有的知识、计算资源以及视图的有限，不足以胜任当前网络环境下大数据量任务。而多 Agent 系统（MAS）联合多个计算节点，共同执行计算任务的特性，使得大任务的高效快速处理成为了可能。MAS 合理运用了对复杂问题分而治之的方法，将众多节点的计算能力进行组合运用，使大数据量任务，最终能够快速可靠地完成。 20世纪 70年代，Agent 的概念首先出现在人工智能领域[1]。随后，多名研究者给出了 Agent 的定义。Wooldrige 等人[2]用几种方式给出了 Agent 的定义。Shoham 等人[3]提出 Agent 是由信念、目标、能力以及义务组成，Agent 是一个精神实体。 多 Agent 系统联合众多节点的计算能力，可以成功执行大数据量任务。但是，为了使任务执行更加高效，调度策略的选择就显得至关重要。调度策略对于用户任务的运行和服务提供方的收益均有很大的影响，它直接影响到云平台的运行效果。 目前，已经存在许多任务调度策略的研究，经典的启发式调度算法有 Min-Min, Max-Min, Sufferage 等，主要以执行时间为算法评价指标。随着更多应用在云计算环境中的部署和执行，以任务可靠性为中心的任务调度技术成为国内外的研究热点。阎朝坤等人[4]分析了网格计算环境下面向可靠性-费用优化的任务调度模型，提出了基于 CRO 的优化调度算法；王朋[5]分析了云计算环境下的任务调度策略，提出了一种改进的多因素组合的任务调度算法；王莉等人[6]根据网格环境下任务的时间相关性特点，对传统的蚁群算法进行了改进，提出了一种快速任务调度算法。刘莉等人[7]针对异构集群下高效节能