改进K-means聚类的云任务调度算法

• 作者: 张骏温 李红辉 王欢
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 K-means聚类 调度 CloudSim
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 1-5,11
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 4678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.02.001

摘要

针对云任务调度中存在的效率低、费用高等问题,提出一种基于改进K-means聚类算法的云任务调度算法.依据虚拟资源的硬件属性,使用改进聚类算法对虚拟资源进行聚类划分;计算任务偏好,使不同偏好的任务在不同的聚类中选择资源;考虑到调度费用问题,对每个聚类使用改进后的Min-min算法进行任务调度.针对K-means聚类算法初始聚类中心随机选取,易陷入局部最优解的问题,对聚类算法进行改进.最后,利用云仿真平台CloudSim进行实验,结果表明,与无聚类的调度算法相比,本文提出的算法在执行效率方面有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红辉	北京交通大学计算机与信息技术学院	35	130	7.0	9.0
2	张骏温	北京交通大学计算机与信息技术学院	11	113	5.0	10.0
3	王欢	北京交通大学计算机与信息技术学院	8	34	4.0	5.0