云计算任务调度算法的改进 - 中国云计算.pdf

网络地带I 云计算任务调度算法的改进 陈春玲 张瑞霞 曹萌萌(南京邮电大学，江苏 南京 210003) 摘 要：云环境下的工作流，进行合理的任务调度，可以克服地理限制，节省资源，从而提高用户的满意度。本文提出改进算法：快速非支 配排序贝叶斯算法NSGAboa，该算法是快速非支配排序算法NSGAII和贝叶斯算法BOA的结合，根据种群中个体间的分布收敛程度来改变产生 个体的方法，利用了种群个体信息和全局信息。实验证明该算法使得最优解的分布更加均匀，加快了个体产生的速度，缩短了种群的收敛速 度 。 关键词：任务调度；快速非支配排序；贝叶斯；云计算 Im provem entofCloud—basedSchedulingAlgorithm RuixiaZhang ChunlingChen MengmengCao(NangjingUniversityofPosts andTelecommunicationsSchoolofComputerScienceTechnology，SchoolofSoftware；NanjingChina；210003) Abstract：Theworkflowreasonableschedulinginthecloudenvironment，whichhastheabilitytoimproveuser satisfaction，can overcome geographicalrestrictions and saving resources．The article process a new algorithm： NSGAboa． theNSGAboa algorithm isa union of the fastnondominated sortingalgorithm and Bayesian algorithm． NSGAboa algorithm，basedon the degree of convergence of the distribution of thepopu]ation among individuals changesthe methodsof generating solution individuals．Thealgorithm takes full advantage of the individual information of the populations and global information． Experiments show that thiS approach allows a more uniform distribution of theoptimalsolution，andreducesthe convergencerateofpopulation． Key words：taskscheduling；fastnondominatedsorting；BOA；cloudcomputing 任务调度 策略对云计算的性能具有重要的影响，调度不 型和任务的差异性，性能较低的调度算法，会增加任务执行时 同环境中的不同任务在云计算中是一种常见现象，传统的分布 间，从而降低系统的性能，甚至引起系统崩溃。 式计算和并行计算却不能满足这种应用。任务调度算法有很 调度算法的好坏对云计算的性能表现具有重要的意义，很 多，它们在一定程度上提高了工作流的执行效率，减少了执行时 多现有算法都不能完全满足云环境下对算法的需求。本文将快 间。在云环境中任务调度的优化可以减少任务完成时间，提高 速非支配排序 和贝叶斯两种算法结合，充分利用了种群的局 服务质量，所以研究任务调度算法意义重大。传统算法各有其 部和全局信息，提高了算法的性能，使得新算法更好的适应云 优点，我们将快速非支配排序算法和贝叶斯算法结合，让贝叶斯 计算系统。 算法弥补快速非支配算法不能利用种群全局信息的不足，最终 2任务调度算法研究 是改进后算法充分利用种群的全局信息和局部信息。在种群个 2．1非支配排序算法NSGAII 体收敛到适当的时刻由快速非支配排序算法转换成贝叶斯算 2．1～ 快速非支配排序算法 法，使得个体产生的速度加快，提高新算法的效率。 NSGA II引入了快速非支配排序算法，降低了计算的复杂 1云计算中任务调度相关介绍 度。在保持种群个体