云計(jì)算環(huán)境下基于用戶QoS需求的混合任務(wù)調(diào)度研究.pdf

1、云計(jì)算利用成熟的虛擬化技術(shù)將資源集中起來形成一個(gè)共享、可動(dòng)態(tài)配置的IT資源池，用戶使用資源池中的資源時(shí)需要根據(jù)使用情況支付相應(yīng)的費(fèi)用。目前云環(huán)境下的任務(wù)調(diào)度模型和優(yōu)化目標(biāo)較為單一，同時(shí)在調(diào)度的過程不能夠兼顧用戶提交任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量QoS（Quality of Service）需求，有鑒于此，在云環(huán)境下從用戶的角度出發(fā)，研究基于用戶QoS需求的混合任務(wù)調(diào)度具有重要的意義。
　　本文考慮到任務(wù)模型的多樣性提出了混合任務(wù)調(diào)度模型，并且在調(diào)

2、度時(shí)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)調(diào)度目標(biāo)，還能夠保證任務(wù)的QoS需求，主要的工作內(nèi)容如下:
　　(1)考慮到任務(wù)的多種形態(tài)以及用戶在任務(wù)執(zhí)行時(shí)會關(guān)注任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量，提出基于用戶QoS需求的混合任務(wù)調(diào)度模型即兼有工作流和獨(dú)立任務(wù)的模型。
　　(2)針對任務(wù)調(diào)度過程中調(diào)度時(shí)間過長，服務(wù)開銷過多的問題，提出了改進(jìn)的粒子群算法。通過對基本粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)的改進(jìn)，改進(jìn)的粒子群算法能夠在搜

3、索時(shí)控制搜索步長并且在每次迭代時(shí)都會篩選出優(yōu)質(zhì)的粒子，確保在任務(wù)調(diào)度時(shí)能夠兼顧任務(wù)的調(diào)度時(shí)間以及調(diào)度所花的開銷。
　　(3)將基本蟻群算法ACO(Ant Colony Optimization)和改進(jìn)的粒子群算法結(jié)合提出改進(jìn)的蟻群算法。通過改進(jìn)的粒子群算法動(dòng)態(tài)調(diào)整蟻群算法中的啟發(fā)因子的組合，提高螞蟻選擇路徑時(shí)的確定性并及時(shí)調(diào)整路徑上的信息素，確保改進(jìn)的蟻群算法在調(diào)度時(shí)能夠滿足用戶的QoS需求。
　　(4)在云環(huán)境下的仿真模擬