面向云环境中任务负载的粒子群优化调度策略

胡志刚; 常健; 周舟

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面向云环境中任务负载的粒子群优化调度策略

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随着云环境中任务规模的不断扩大,云计算中心高能耗问题变得日益突出.如何解决云环境中任务分配问题从而有效降低能耗,本文提出了一种改进的粒子群优化算法(Modified Particle Swarm Optimization,M-PSO).首先构建出一个云计算能耗模型,同时考虑处理器的执行能耗和任务传输能耗.基于该模型,对任务分配问题进行定义描述,并采用粒子群优化算法对问题进行求解.此外,构建动态调整的惯性权重系数函数以克服标准PSO算法的局部最优和收敛速度慢的问题,有效提高系统性能.最后通过仿真实验对该算法模型的性能进行了评估,结果表明M-PSO算法与其他算法相比能有效地降低系统总能耗.

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来源
《湖南大学学报：自然科学版》 |2019年第8期|117-123|共7页
作者
胡志刚; 常健; 周舟;
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作者单位

中南大学计算机学院;

湖南长沙410075;

长沙学院计算机工程与应用数学学院;

湖南长沙410022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类分布式计算机;
关键词
云计算; 任务调度; 惯性权重; 粒子群优化;

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