云計(jì)算下任務(wù)調(diào)度算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，云計(jì)算蓬勃發(fā)展，其龐大的計(jì)算能力和便利的服務(wù)模式吸引著越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)、研究人員和用戶對(duì)它進(jìn)行研究和使用。云計(jì)算是由大量的共享資源和異構(gòu)資源所組成的分布式系統(tǒng)，具有龐大的計(jì)算能力，云計(jì)算資源具有分布廣泛、具有自我管理能力、異構(gòu)以及動(dòng)態(tài)負(fù)載變化等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使得云計(jì)算環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度相比傳統(tǒng)分布式環(huán)境中的任務(wù)調(diào)度面臨著更多復(fù)雜的問題。
　　任務(wù)調(diào)度主要是將任務(wù)分配到合適的資源節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，以滿足用戶對(duì)執(zhí)行時(shí)間、成本的需求。本文

2、針對(duì)任務(wù)調(diào)度中存在的執(zhí)行時(shí)間問題以及工作流任務(wù)處理問題開展以下工作：
　　首先，針對(duì)最小化任務(wù)執(zhí)行完成時(shí)間的問題，本文在鉆研現(xiàn)有研究成果后，提出在進(jìn)行資源搜索之前，根據(jù)資源特征屬性對(duì)資源進(jìn)行模糊聚類，將資源進(jìn)行分類，減少資源搜索空間比較大帶來(lái)的搜索時(shí)間成本的問題；并在后續(xù)的任務(wù)調(diào)度過程中，提出預(yù)算和截止時(shí)間約束的異構(gòu)最早完成時(shí)間算法（Budget and Deadline Constraint Heterogeneous Earl

3、iest Finish Time，BDHEFT），以滿足用戶對(duì)任務(wù)調(diào)度的執(zhí)行時(shí)間、執(zhí)行成本的需求。實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的算法和策略能取得更好的效果。
　　其次，針對(duì)研究人員利用粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）在云計(jì)算環(huán)境下進(jìn)行任務(wù)調(diào)度過程中，對(duì)于工作流任務(wù)調(diào)度效果不盡人意的問題，本文在PSO算法中引入了工作流模型處理，將密集型任務(wù)合并，降低粒子維度；優(yōu)化了PSO算法關(guān)于粒子初始化與自適