改进蚁群算法的Storm任务调度优化

• 作者: 王晶 王林
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: Storm 任务调度 蚁群算法 负载均衡
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 236-240
• 页数: 5页
• 分类号: TP306.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2019.08.049

摘要

Apache Storm默认任务调度机制是采用Round-Robin(轮询)的方法对各个节点平均分配任务,由于默认调度无法获取集群整体的运行状态,导致节点间资源分配不合理;针对该问题,利用蚁群算法在NP hard问题上的优势结合Storm本身拓扑特点,提出了改进蚁群算法在Storm任务调度中的优化方案;通过大量实验找到了启发因子α与β的最佳取值,并测得改进后蚁群算法在Storm任务调度中的最佳迭代次数;引入Sigmoid函数改进了挥发因子ρ,使其可以随着程序运行自适应调节;从而降低了各个节点CPU的负载,同时提高了各节点之间负载均衡,加快了任务调度效率;实验结果表明改进后的蚁群算法和Storm默认的轮询调度算法在平均CPU负载上降低了26％,同时CPU使用标准差降低了3.5％,在算法效率上比Storm默认的轮询调度算法提高了21.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王林	西安理工大学自动化与信息工程学院	74	1063	14.0	31.0
2	王晶	西安理工大学自动化与信息工程学院	17	27	4.0	4.0