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摘要
当前云平台资源管理采取的是虚拟资源池方式,在进行资源调度时,存在显著的动态特征。为了有效应对大规模任务,改善任务执行对系统性能的影响,提出了基于改进PSO的资源调度算法。考虑到调度模型中任务映射的合理性,依次分析了任务时间、成本和负载约束,将任务时间与任务成本采取加权合并,结合资源负载的倒数得到综合目标。在求解NP模型时引入PSO算法,将任务与资源映射至PSO粒子参数,对非连续任务采取自然编码,在粒子初始阶段采用随机数控制速度方向和多样性。在位置更新时引入调整因子,当位置误差较大时用于实现快速调节;当粒子适应性逐渐提高时,用于实现位置微调。在速度更新时设计了关于迭代次数的惯性系数,迭代前期使用较大的系数抑制PSO收敛速度,当迭代计算逼近最优解,逐渐降低系数值以提高收敛速度,从而防止可行解被忽略或者早熟现象发生。通过仿真结果,表明改进PSO调度算法具有良好的收敛速度和寻优效果,在保证资源负载均衡的同时,显著降低了云计算任务处理的时间和成本,有利于大规模任务处理场景。
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