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云计算环境下基于蚁群优化的任务负载均衡调度算法 被引量:27
1
作者 赵梦 李蜀瑜 《电子设计工程》 2016年第8期30-33,共4页
随着云计算的蓬勃发展,针对云计算中虚拟机负载不均衡及任务集完成时间较长的问题,提出了一种基于蚁群优化的任务负载均衡调度算法(WLB-ACO)。首先基于当前虚拟机的资源利用情况判断虚拟机的负载状态,其次,根据虚拟机的负载因子定义信... 随着云计算的蓬勃发展,针对云计算中虚拟机负载不均衡及任务集完成时间较长的问题,提出了一种基于蚁群优化的任务负载均衡调度算法(WLB-ACO)。首先基于当前虚拟机的资源利用情况判断虚拟机的负载状态,其次,根据虚拟机的负载因子定义信息素的挥发因子(w),改进信息素更新规则,并利用WLB-ACO合理的分配任务,使整个系统达到负载均衡状态的同时任务集的完成时间最短。最后,采用Cloudsim工具设计仿真实验,实验结果表明,提出的基于蚁群优化的任务调度算法在性能、最短完成时间及算法的稳定收敛性上有了一定的提高。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 负载均衡 最短完成时间 蚁群优化
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基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化 被引量:11
2
作者 曹阳 刘亚军 俞琰 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1077-1081,共5页
为了找到最佳的云计算任务调度方案,缩短云计算任务完成时间,通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势,提出一种遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化算法.首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案,然后采用可行方案初始化蚁群... 为了找到最佳的云计算任务调度方案,缩短云计算任务完成时间,通过综合考虑遗传算法和蚁群算法的优势,提出一种遗传-蚁群算法的云计算任务调度优化算法.首先采用遗传算法快速搜索到云计算任务调度的可行方案,然后采用可行方案初始化蚁群算法的信息素分布,解决初始信息素匮乏的难题,加快算法收敛速度和搜索能力,提高云计算任务求解效率.在CloudSim平台的实验结果表明,相对于遗传算法,遗传-蚁群算法更适合于大规模云计算任务问题的求解,可缩短任务完成时间,获得更高的用户满意度. 展开更多
关键词 云计算 遗传算法 任务调度 任务完成时间 蚁群算法
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多级优化的云计算任务智能调度算法 被引量:9
3
作者 王兴柱 颜君彪 曾庆怀 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第5期1008-1012,共5页
在云计算环境中用户数量巨大,需要处理的任务繁多,高效的任务调度算法是云计算需要解决的关键问题之一。针对云计算的模型结构,引入粒子群算法和蚁群算法联合优化任务调度算法。首先使用粒子群算法生成初始调度结果,并引入随机性的惯性... 在云计算环境中用户数量巨大,需要处理的任务繁多,高效的任务调度算法是云计算需要解决的关键问题之一。针对云计算的模型结构,引入粒子群算法和蚁群算法联合优化任务调度算法。首先使用粒子群算法生成初始调度结果,并引入随机性的惯性权重提高算法的调节能力,将改进粒子群算法生成的结果作为蚁群算法的初始信息素寻找最优调度方案,并使用遗传算法中的精英策略和交叉算子改进蚁群算法,在算法中使用多层次优化算法提高算法运行效率。实验结果表明,在相同的条件下,改进后的算法任务总完成时间得到降低,且随着任务量的增加性能优势更为明显。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 改进的蚁群算法 改进的粒子群算法 任务完成总时间
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移动边缘计算中的时延和能耗均衡优化算法 被引量:7
4
作者 景泽伟 杨清海 秦猛 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期110-115,共6页
为了提升移动边缘计算(MEC)网络中的任务卸载效用,提出了一种基于任务卸载增益最大化的时延和能耗均衡优化算法.通过分析通信资源和计算资源对时延和能耗这2种性能指标的制约关系,将原问题分解为联合发射功率子信道分配子问题和MEC计算... 为了提升移动边缘计算(MEC)网络中的任务卸载效用,提出了一种基于任务卸载增益最大化的时延和能耗均衡优化算法.通过分析通信资源和计算资源对时延和能耗这2种性能指标的制约关系,将原问题分解为联合发射功率子信道分配子问题和MEC计算频率分配子问题.通过Karush-Kuhn-Tucker条件,导出了最优的MEC计算频率闭式解.此外,提出了一种基于二分法的发射功率分配算法和基于匈牙利二部图匹配的子信道分配算法.仿真结果表明,提出的算法相比传统算法可以显著提升用户的任务卸载效用. 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 子信道分配 能耗 任务完成时间
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云计算环境中基于改进粒子群优化的任务调度算法
5
作者 唐诗咏 索鸿飞 +2 位作者 杨健伟 陆海 赵轲 《电子设计工程》 2024年第20期6-10,共5页
针对云计算环境中的任务调度目的,采用了一种改进的粒子群优化(PSO)初始化方法,该方法将最长作业优先(LJFP)和最小完成时间(MCT)算法用于初始化PSO,通过与其他任务调度算法进行对比试验,得出所提出的LJFP-PSO和MCT-PSO算法在任务调度方... 针对云计算环境中的任务调度目的,采用了一种改进的粒子群优化(PSO)初始化方法,该方法将最长作业优先(LJFP)和最小完成时间(MCT)算法用于初始化PSO,通过与其他任务调度算法进行对比试验,得出所提出的LJFP-PSO和MCT-PSO算法在任务调度方面表现更优,能够实现更少的最大完成时间、更短的执行时间、更低的不平衡程度以及更少的总能耗,并且收敛速度可以加快一倍。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 粒子群优化算法 元启发式算法 最长作业优先 最小完成时
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改进人工蜂群算法的云任务调度 被引量:4
6
作者 任金霞 杜增正 王兴康 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第4期55-60,M0005,M0006,共8页
针对云资源调度中任务分配效率和资源利用率低等情况,提出一种改进的人工蜂群算法。在基本人工蜂群算法基础上,将交叉机制与全局最优引导的人工蜂群算法相结合,增强人工蜂群算法中蜂群对蜜源的开发能力,同时保持探索能力。在观察蜂选择... 针对云资源调度中任务分配效率和资源利用率低等情况,提出一种改进的人工蜂群算法。在基本人工蜂群算法基础上,将交叉机制与全局最优引导的人工蜂群算法相结合,增强人工蜂群算法中蜂群对蜜源的开发能力,同时保持探索能力。在观察蜂选择策略中,引入灵敏度的概念。灵敏度通过配合蜜源信息素而让观察蜂选择蜜源,增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。实验结果表明:改进的人工蜂群算法更快收敛,当任务数为200个时,改进的人工蜂群算法的任务完成时间比人工蜂群算法和蚁群算法分别减少了24 s和35 s。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 人工蜂群算法 任务完成时间
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基于深度Q网络的多目标任务卸载算法 被引量:4
7
作者 邓世权 叶绪国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第6期1668-1674,共7页
在移动边缘计算(MEC)中,计算资源和电池容量有限的移动设备(MD)可卸载自身计算密集型应用到边缘服务器上执行,这样不仅可以提高MD计算能力,也能降低能耗。然而,不合理的任务卸载决策不但会延长应用完成时间,而且会大量增加能耗,进而降... 在移动边缘计算(MEC)中,计算资源和电池容量有限的移动设备(MD)可卸载自身计算密集型应用到边缘服务器上执行,这样不仅可以提高MD计算能力,也能降低能耗。然而,不合理的任务卸载决策不但会延长应用完成时间,而且会大量增加能耗,进而降低用户体验。鉴于此,首先分析MD的移动性和任务间的顺序依赖关系,建立动态MEC网络下的以应用完成时间和能源消耗最小为优化目标的多目标任务卸载问题模型;然后,设计求解该问题的马尔可夫决策过程(MDP)模型,包括状态空间、动作空间和奖励函数,并提出基于深度Q网络(DQN)的多目标任务卸载算法(MTOA-DQN),该算法采用一条轨迹作为经验池的最小单元来改进原始的DQN算法。在多种测试场景下,MTOA-DQN的性能在累积奖励和Cost方面均优于三种对比算法(基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)、自适应的DAG任务调度算法(ADTS)和原始的DQN算法),验证了该算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 完成时间 能源消耗 强化学习
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求解异构并行系统任务分配的混合离散粒子群算法 被引量:5
8
作者 蒋建春 汪同庆 曾素华 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1315-1320,1326,共7页
针对异构并行任务分配的最小完成时间和负载均衡组合优化问题,提出一种混合离散微粒群算法,将启发式Sufferage算法引入离散微粒群算法(DPSO)中,改进DPSO算法中的位置速度关系模型,提高DPSO算法的搜索效率和精度.通过实验验证,从算法效... 针对异构并行任务分配的最小完成时间和负载均衡组合优化问题,提出一种混合离散微粒群算法,将启发式Sufferage算法引入离散微粒群算法(DPSO)中,改进DPSO算法中的位置速度关系模型,提高DPSO算法的搜索效率和精度.通过实验验证,从算法效率和收敛速度上均优于DPSO算法和GA算法,且负载均衡度较好. 展开更多
关键词 异构多核处理器 任务分配 最大完成时间 负载均衡 混合离散微粒群算法
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Gorilla Troops Optimizer Based Fault Tolerant Aware Scheduling Scheme for Cloud Environment
9
作者 R.Rengaraj K.Latha 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第2期1923-1937,共15页
In cloud computing(CC),resources are allocated and offered to the cli-ents transparently in an on-demand way.Failures can happen in CC environment and the cloud resources are adaptable tofluctuations in the performance... In cloud computing(CC),resources are allocated and offered to the cli-ents transparently in an on-demand way.Failures can happen in CC environment and the cloud resources are adaptable tofluctuations in the performance delivery.Task execution failure becomes common in the CC environment.Therefore,fault-tolerant scheduling techniques in CC environment are essential for handling performance differences,resourcefluxes,and failures.Recently,several intelli-gent scheduling approaches have been developed for scheduling tasks in CC with no consideration of fault tolerant characteristics.With this motivation,this study focuses on the design of Gorilla Troops Optimizer Based Fault Tolerant Aware Scheduling Scheme(GTO-FTASS)in CC environment.The proposed GTO-FTASS model aims to schedule the tasks and allocate resources by considering fault tolerance into account.The GTO-FTASS algorithm is based on the social intelligence nature of gorilla troops.Besides,the GTO-FTASS model derives afitness function involving two parameters such as expected time of completion(ETC)and failure probability of executing a task.In addition,the presented fault detector can trace the failed tasks or VMs and then schedule heal submodule in sequence with a remedial or retrieval scheduling model.The experimental vali-dation of the GTO-FTASS model has been performed and the results are inspected under several aspects.Extensive comparative analysis reported the better outcomes of the GTO-FTASS model over the recent approaches. 展开更多
关键词 Cloud computing gorilla troops optimizer task scheduling fault tolerant task completion time failure probability
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云计算环境下基于改进粒子群算法的任务调度 被引量:4
10
作者 张照胜 李蜀瑜 《电子设计工程》 2016年第15期5-8,12,共5页
为了优化云计算环境下任务调度,考虑调度过程中任务的最短完成时间、系统的负载均衡和经济成本3个目标约束,然而3个目标约束之间存在冲突,因此提出了一种使用改进粒子群优化算法来解决云计算任务调度中多目标优化问题,达到同时兼顾3个... 为了优化云计算环境下任务调度,考虑调度过程中任务的最短完成时间、系统的负载均衡和经济成本3个目标约束,然而3个目标约束之间存在冲突,因此提出了一种使用改进粒子群优化算法来解决云计算任务调度中多目标优化问题,达到同时兼顾3个目标约束的目的。选择惯性权重的模糊自适应策略对粒子群算法进行改进,从而能很好的平衡粒子的全局搜索能力和局部搜索能力,尽量避免过早收敛和陷入局部极值,并且引入移动子和负载因子的概念,用于实现算法对云计算环境下的任务调度。仿真结果表明,该算法对多目标优化问题,具有较好的寻优能力。 展开更多
关键词 云计算 任务调度 粒子群算法 最短完成时间 负载均衡 经济成本
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多任务执行中无人机行动联盟形成模型及算法 被引量:4
11
作者 钟赟 姚佩阳 +1 位作者 万路军 杨娟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期2248-2254,共7页
针对多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)多任务执行问题,开展基于行动联盟的任务执行策略研究。分析了无人机行动联盟形成(UAV action coalition formation,UACF)策略的约束条件,建立了以最小化任务完成时间为目标函数的数学模型;... 针对多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)多任务执行问题,开展基于行动联盟的任务执行策略研究。分析了无人机行动联盟形成(UAV action coalition formation,UACF)策略的约束条件,建立了以最小化任务完成时间为目标函数的数学模型;设计了求解该模型的分阶段贪心规划算法(phased greedy planning algorithm,PGPA),在进行算法状态空间描述的基础上,给出了包括任务选取、无人机-任务匹配和资源分发策略等在内的算法流程;最后,通过多组仿真实验,验证了算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 运筹学 无人机行动联盟形成 任务完成时间 分阶段贪心规划算法
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基于移动边缘云的计算密集型任务卸载决策算法
12
作者 王志强 王金婉 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第8期291-297,共7页
为了实现移动边缘云环境中移动设备任务执行时间的优化,提出一种任务卸载决策算法。算法考虑了更为普遍的任务结构类型,包含了顺序任务结构和并发任务结构。其主要发现有两点:(1)一个任务卸载执行,则较大可能其邻居任务也会卸载执行;(2... 为了实现移动边缘云环境中移动设备任务执行时间的优化,提出一种任务卸载决策算法。算法考虑了更为普遍的任务结构类型,包含了顺序任务结构和并发任务结构。其主要发现有两点:(1)一个任务卸载执行,则较大可能其邻居任务也会卸载执行;(2)应用的执行时间可以通过将任务卸载至边缘云端最大化边缘云端与移动设备端的并行性来降低任务完成时间。对于顺序任务构成的线性拓扑任务图,算法可以找到最优的卸载任务群集;而对于并发任务的通用拓扑任务图,算法可以实现更好负载均衡的任务卸载决策。仿真实验结果证明,与基准算法相比,所提算法得到的任务完成时间与理论最优解更为接近,任务完成效率更高。 展开更多
关键词 移动边缘云 任务卸载 顺序任务 并发任务 完成时间
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基于Hadoop改进的云任务调度算法研究 被引量:3
13
作者 郭玉栋 左金平 《晋中学院学报》 2019年第3期56-60,共5页
在云环境下,通常需要处理大量的计算任务,云平台中的任务调度策略直接关系到云计算系统的运算性能,而Hadoop计算框架以可靠、容错的方式可以在大型集群上并行处理大量数据,YARN是Hadoop集群的资源管理系统,在分析Hadoop YARN的资源调度... 在云环境下,通常需要处理大量的计算任务,云平台中的任务调度策略直接关系到云计算系统的运算性能,而Hadoop计算框架以可靠、容错的方式可以在大型集群上并行处理大量数据,YARN是Hadoop集群的资源管理系统,在分析Hadoop YARN的资源调度机制的基础上,提出了一种面向任务完成时间为需求的调度算法,对任务进行动态调度,以满足所有任务的完成时间需求. 展开更多
关键词 云任务 完成时间 调度算法 HADOOP
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SAGA:一种面向任务的卫星网络资源分配算法 被引量:2
14
作者 杨力 杨恒 +1 位作者 魏德宾 潘成胜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第1期122-127,共6页
针对现有卫星网络多资源、多任务约束下的资源分配,没有同时考虑任务完成时间和任务优先级导致的任务总体完成时间过长、任务优先级匹配度不高等问题,定义了任务序列优先级逆序数,建立了以任务总体完成时间最短和任务序列优先级逆序数... 针对现有卫星网络多资源、多任务约束下的资源分配,没有同时考虑任务完成时间和任务优先级导致的任务总体完成时间过长、任务优先级匹配度不高等问题,定义了任务序列优先级逆序数,建立了以任务总体完成时间最短和任务序列优先级逆序数最小为目标的约束模型,提出了一种自适应遗传算法并对模型进行求解.该算法利用精英保留的思想改进了采用轮盘赌策略的选择算子并且给出了一种能够自适应更新自身概率的变异、交叉算子,解决了标准遗传算法容易陷入局部最优的缺陷,避免了最优解的丢失.仿真实验验证表明,本文算法在任务总体完成时间方面降低了15.84%,在优先级逆序数方面降低了24.32%,有效解决了卫星网络多资源、多任务约束下的多目标分配问题. 展开更多
关键词 卫星网络 资源分配 自适应遗传算法 任务序列优先级逆序数 任务完成时间
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一类资源分配与排序问题 被引量:2
15
作者 程丛电 唐恒永 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2006年第1期62-69,共8页
给出与研究1 rj=bj-ajuj,∑uj U-∑uj+Cm ax型资源分配与排序问题.对于系统中加工顺序确定的情况给出并证明一个寻求其最优资源分配的多项式算法;就系统参量的某些特殊情况研究系统的最优排序.
关键词 最优资源分配 最优排序 排序问题 系统参量 多项式算法 加工顺序
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减少任务完成时间和数据局部性的数据复制及副本放置算法 被引量:1
16
作者 廖仲夏 宋雨欣 廖启明 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期146-152,共7页
针对Hadoop框架下map任务阶段的任务完成时间和数据局部性问题,提出了一种基于拉格朗日插值多项式的数据复制和数据副本放置算法.具体实现是通过使用拉格朗日插值多项式来预测数据文件的访问计数,从而优化每个数据文件的复制因子,自适... 针对Hadoop框架下map任务阶段的任务完成时间和数据局部性问题,提出了一种基于拉格朗日插值多项式的数据复制和数据副本放置算法.具体实现是通过使用拉格朗日插值多项式来预测数据文件的访问计数,从而优化每个数据文件的复制因子,自适应地决定是否产生一个新的副本,或使用已加载的数据作为缓存;并提出了一种数据副本放置算法来有效地减轻rack和rack-off局部性.性能仿真结果表明,数据复制和数据放置算法相比于Hadoop中默认的数据复制设置,在map阶段的任务完成时间平均降低了约9.6%.在数据局部性方面,具有node局部性的map任务数量增加了6.1%,而具有rack和rack-off局部性的map任务数量则分别减少了45.6%和56.5%. 展开更多
关键词 HADOOP 数据局部性 任务完成时间 访问计数预测 数据复制 副本
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一种可调节动态任务调度算法
17
作者 田银花 傅游 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第1期74-78,共5页
提出了适于异构环境独立任务调度的可调节动态调度算法(AS算法)。该算法以任务与处理机的执行时间和完成时间作为参数共同构造任务调度顺序的衡量值,其中二者所占的比重能进行适当调整。AS算法克服了Min-min算法单纯追求局部最优的局限... 提出了适于异构环境独立任务调度的可调节动态调度算法(AS算法)。该算法以任务与处理机的执行时间和完成时间作为参数共同构造任务调度顺序的衡量值,其中二者所占的比重能进行适当调整。AS算法克服了Min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合异构环境。实验结果表明AS算法可以有效地降低调度跨度,其性能比Min-min算法有所提高。 展开更多
关键词 可调节 任务调度 完成时间 执行时向 调度跨度
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基于权值比例和服务时间误差的动态调度算法
18
作者 张红莉 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2021年第1期78-82,共5页
针对动态网格计算中的需求调度问题,提出了一种基于权值比例和服务时间误差的调度算法。首先,构建出一个由多个动态独立执行的任务和多个具有相应计算能力的多处理器系统构成的动态网格模型;然后,对于一个给定的由多个任务构成的任务集... 针对动态网格计算中的需求调度问题,提出了一种基于权值比例和服务时间误差的调度算法。首先,构建出一个由多个动态独立执行的任务和多个具有相应计算能力的多处理器系统构成的动态网格模型;然后,对于一个给定的由多个任务构成的任务集来说,按照任务集中每个任务的权值比例对队列中的全部任务进行降序排序,并得到每个任务的服务时间误差;最后,根据每个任务的服务时间误差值来分配计算资源给任务,以使服务时间误差值最小化。性能仿真结果表明,相比于网格计算中常用的FCFS调度算法和轮询调度算法,提出的调度算法在平均计算成本、总的任务完成时间以及服务时间误差值性能方面都具有较大的优势。 展开更多
关键词 动态网格 任务调度 权值比例 服务时间误差 计算成本 完成时间
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基于LSF算法与动态关键路径的工序级任务调度问题的研究
19
作者 王池平 时轮 王鹤 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第6期177-179,184,共4页
针对目前某研究所工序的实际生产时间较调度时间滞后,设备利用率不高导致的任务完工时间较长的情况,提出了LSF(Least Slack First,空闲时间最短最优先)算法与动态关键路径法相结合的工序级任务调度算法。在工序排程的过程中应用LSF算法... 针对目前某研究所工序的实际生产时间较调度时间滞后,设备利用率不高导致的任务完工时间较长的情况,提出了LSF(Least Slack First,空闲时间最短最优先)算法与动态关键路径法相结合的工序级任务调度算法。在工序排程的过程中应用LSF算法可以使关键路径任务之间的空闲时间尽可能的减小,再结合动态关键路径法则可以使生产周期尽可能压缩。该研究所的实际应用表明,上述针对工序级任务的调度算法可以有效的提高设备利用率和解决实际生产同调度之间的滞后问题,从而可以最小化完工时间,提高生产效率。 展开更多
关键词 LSF算法 动态关键路径 工序级任务 最小化完工时间
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阶段感知的跨域数据分析作业保障机制
20
作者 吴波 许道强 +2 位作者 邹云峰 王甜甜 李鑫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期78-85,共8页
为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为MinMax多项式整数规划问题,再放松整... 为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为MinMax多项式整数规划问题,再放松整数约束并采用feasible-point算法快速地收敛到最优解,最后基于高危任务优先原则对最优解进行取整,得到满足原问题约束的高质量任务复制与分配方案。模拟实验表明,在不同的系统负载下,相比于当前的冗余执行策略,GIM至少能够减少22%的作业平均完成时间。 展开更多
关键词 云计算 边缘计算 任务调度 保障机制 时延优化 作业完成时间
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