基于改进ga 的云计算任务调度算法研究

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1、基于改进GA的云计算任务调度算法研究  摘要:在当前的社会当中,随着计算机技术和网络技术的发展,云计算逐渐成为一种主要的计算方式。而在云计算当中,任务调度算法发挥着重要的作用。对此,应当对计算资源进行合理的分配,对任务调度算法进行改进,从而进一步提升云计算的效率。基于此,本文对考虑时间-成本约束的遗传算法的改进GA任务调度算法进行了分析和研究,从而更好发挥出云计算的作用和效果。  关键词:改进GA;云计算;任务调度算法  中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2016)13-0177-02  云计算是当前网络中一种基于云平台提供的运算服务,其中包含软件、平台、基础设

2、施等服务,通过互联网,拆分处理任务,使之形成若干小任务,然后通过多个服务器系统进行计算分析和搜索,并向用户传递结果。在云计算当中,包括网格计算、并行计算、分布式计算等方面的内容。在云计算中,具有庞大的计算任务,因此任务调度十分重要,对于云计算的效率来说,也有着直接的影响。  1任务调度的基本概述6  在当前的云计算领域当中,对Google的Map/Reduce编程模型的应用较为广泛,能够并行计算大规模的数据集。通过对大任务的划分,利用多个计算资源对划分的小任务进行并行执行,最后对最终的计算结果进行汇总。云计算在提供服务的过程中,应当面向多个用户,因此对各个用户的响应时间应加以考虑,并且应当对

3、服务所需成本进行考虑。而在一些传统的调度算法中,往往难以对所有的因素进行考虑,因而难以同时兼顾到时间和成本[1]。在云计算当中,主要有网络、存储器、处理器等资源,在应用过程中,根据用量和需求进行使用和付费。在云计算当中,任务调度算法能够向各个计算资源中更加合理的分配子任务,从而缩短任务执行时间,降低任务执行成本。  2几种任务调度算法的比较  在云计算环境下,基于相同的条件,对考虑成本约束的遗传算法、考虑时间约束的遗传算法、考虑时间-成本约束的遗传算法等进行了比较分析。在实验研究当中,在初期的遗传算法进化阶段,对于总任务完成时间来说,这三种遗传算法都能够得到基本相似的最优子任务调度结果。而在

4、不断增加进化代数的条件下,对于总任务完成时间来说,考虑成本约束的遗传算法、考虑时间-成本约束的遗传算法能够得到更加良好的结果,而考虑时间约束的遗传算法则难以取得较为理想的效果[2]。由此可见,在考虑成本约束的遗传算法中,能够得到最小总任务完成成本的子任务调度结果,但是难以有效的优化任务完成时间。而考虑时间约束的遗传算法,能够得到最短任务完成时间的子任务调度结果,但是难以有效的优化任务执行成本。在考虑时间-成本约束的遗传算法当中,由于同时对任务的时间和成本进行了考虑,因而在任务调度当中,能够取得更为理想的子任务调度结果,更好的提升云计算的效率和效益。  3考虑时间-成本约束的遗传算法6  1)

5、染色体的编码解码  在编码方式方面,染色体十分丰富,能够对间接编码和直接编码的方式进行应用。子任务的数量,可看作染色体的长度,在染色体当中,根据子任务占用资源的具体编号,对基因取值进行确定。在初始种群的产生过程中,每一个染色体会随机生成资源编号,在变异、较差算子之后,子任务会对任意的可用资源进行占用,因此,在最优解当中,都会有染色体编码与之相对应。在染色体生成之后,应当对其进行解码操作,从而对子任务分布在不同资源中的情况加以了解。根据占用资源的不同,对子任务进行划分,根据资源编号,得到多组子任务的分类序列,然后对相应的染色体进行解码[3]。在解码之后,对于计算资源中分配的子任务,能够对其序列

6、进行了解。通过对ETC矩阵进行应用,对于计算资源中,子任务序列的完成时间,能够进行准确的计算。在云计算当中,计算资源当中都有着并发处理的特点,因而在计算中,根据最大的计算结果,确定为子任务完成的具体时间。在考虑时间-成本约束的遗传算法当中,由于对完成子任务的成本、时间等都要加以考虑,因此可采用贪心算法对子任务完成的最大成本、最大时间等进行计算。  2)适应度函数  在基于改进遗传算法的云计算任务调度算法当中,选择适当的遗传算法适应度函数,能够发挥出良好的效果,对于遗传算法中查找最优解、收敛速度等,都有着直接的影响。如果6个体具有较大的适应度,其就有更大的概率向下一代进行遗传。如果个体的适应度

7、较小,则其就有较小的概率向下一代进行遗传。在任务调度的过程中,应当对完成所有子任务需要的时间、成本等问题进行考虑。在定义时间的适应度函数当中,涉及平衡任务负载因子这一参数,能够对不同计算资源的实际利用率进行反映[4]。如果平衡任务负载因子具有较大的数值,则说明计算资源具有较高的利用效率,因而任务完成时间就会相应的较短。在定义成本的适应度函数当中,可根据任务完成时间进行计算。在适应度函数当中,如果只对之间约束进

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