基于混合優(yōu)化算法的云計(jì)算資源調(diào)度

任小金  郭培

由于云計(jì)算的動(dòng)態(tài)性、異構(gòu)性和不可預(yù)測(cè)性等特點(diǎn)，使得資源調(diào)度策略面臨很大的挑戰(zhàn)。目前解決資源調(diào)度的方法主要是一些啟發(fā)式算法，如模擬退火算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、粒子群算法、蟻群算法和遺傳算法等，由于優(yōu)缺點(diǎn)分明，不能單獨(dú)實(shí)現(xiàn)云計(jì)算任務(wù)的最優(yōu)分配。因此，提出了使用混合優(yōu)化算法解決云計(jì)算資源分配問(wèn)題。在算法前期，借助粒子群全局廣泛搜索能力，快速尋找到較優(yōu)解；在算法后期，借助蟻群算法的正反饋性和高效性，尋找最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)表明該算法有較短的任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和實(shí)現(xiàn)各個(gè)物理主機(jī)間的負(fù)載均衡。

基于混合優(yōu)化算法的云計(jì)算資源調(diào)度