基于CloudSi m的分类负载均衡调度模型

• 作者: 孙纪敏 李荣荣 牛立栋
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 负载均衡 模糊聚类 BP神经网络 CloudSim 调度
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 195-199
• 页数: 5页
• 分类号: TP193
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2018.03.049

摘要

针对传统的集群调度模型效率低下不足以满足用户需求的问题,提出一种基于CloudSim的分类负载均衡调度模型;首先,构建任务请求的指标体系以完成数学模型的建立;接着,采用基于模糊C均值聚类算法的改进算法对请求分类,即用改进的最小支撑树算法获取初始中心,有效性测度获取其分类个数,BP神经网络算法提高其学习能力;然后,采用两次分类的方法对服务器分类,预聚类对服务器进行功能预聚类,模糊关联聚类按处理负载能力对其分类;最后将分类调度模型在CloudSim下仿真实验,综合3种场景,相比于其他调度算法,分类调度模型的最大运行时间最低,资源利用率最高且最高至99%,结果表明该模型更具适应性和高效性,具有工程指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛立栋	中国电子科技集团公司第五十四研究所	4	33	3.0	4.0
2	孙纪敏	中国电子科技集团公司第五十四研究所	4	23	3.0	4.0
3	李荣荣	中国电子科技集团公司第五十四研究所	2	4	1.0	2.0