基于时间负载均衡蚁群算法的云任务调度优化

• 作者: 侯守明 张玉珍
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 云渲染系统 任务调度 时间负载均衡模型 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 先进算法与人工智能
• 页码范围: 27-31
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 3455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2018.07.007

摘要

针对云渲染系统中渲染节点与任务不匹配调度而带来的时间负载不均衡和耗时长的问题,提出一种基于时间负载均衡的任务调度方式来优化系统耗时的策略.该算法采用Min-min与Max-min相结合的思想,建立时间负载均衡模型进行前期迭代,将迭代结果作为蚁群算法的初始序列,并按照适应度规则计算出相应的初始信息素,同时通过单一变量法确定合理的参数,蚁群算法采用已有的初始资源和参数值进行后期迭代,根据标准量度自定义函数进行高效寻优,进而求得最终的任务调度序列.仿真结果表明,本策略既具有较高的搜索效率和较强的全局寻优能力,又能有效降低任务完成时间,且在时间负载均衡和寻优速度方面均显著优于蚁群算法和蚁群退火算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯守明	河南理工大学计算机科学与技术学院	40	162	8.0	10.0
2	张玉珍	河南理工大学计算机科学与技术学院	4	23	2.0	4.0