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针对云计算任务调度中存在效率低,提出了基于改进的蝙蝠算法(improved bat alogrithm,IBA)云任务调度.首先,建立了以执行时间和负载均衡的调度模型,其次在蝙蝠算法的初始化中采用混沌映射,提高了种群的多样性;在蝙蝠算法的自适应参数使用指数递减因子代替;在每一次迭代后使用量化正交交叉算子进行个体筛选.最后,在仿真实验中,IBA算法相比于蚁群算法、粒子群算法,蝙蝠算法都具有较好的调度效果. 相似文献
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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
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针对云计算任务调度效率低的问题,将改进后的帝国算法用于云计算任务调度。首先提出了一种基于时间、成本和能耗的任务调度模型;其次在帝国算法的种群中采用Logistic映射进行初始化、优化了算法因子、引入蛙跳算法降低了帝国算法陷入局部最优;最后,在仿真实验中通过与基本帝国算法,蛙跳算法在小任务和大任务条件下的任务调度指标对比说明了优化后的帝国算法能够取得较好的效果。 相似文献
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针对云计算下的负载均衡存在效率低的问题,本文首先在鲸鱼算法的基础上,通过种群初始化,淘汰和竞争机制提高算法的局部搜索能力,然后通过人工蜂群算法进行融合提高算法全局搜索能力,融合后算法用于云计算负载均衡中,在调度时间跨度,负载均衡度和任务平均等待时间方面都具有较好效果。 相似文献
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针对云计算中的任务调度的存在效率低的问题,首先分析了云计算任务调度目标,其次,对蚁群算法的信息素设置质量函数、对选择概率设置经验反馈因子进行了改进,对帝国竞争算法中的殖民地计算方式、边界值的处理都采用了新的方式,最后将两种算法进行融合,得到基于蚁群算法-帝国竞争算法的云计算任务调度算法,仿真实验中,在任务执行时间,执行成本和负载率方面,本文算法都具有一定的优越性。 相似文献
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针对粒子群算法在云计算任务调度中存在效率低等问题,提出在将鸡群算法引入到粒子群算法中,将粒子的分布按照鸡群算法中的公鸡,母鸡和小鸡来进行区分,同时对粒子的学习因子进行了改进,有效的避免算法陷入局部,收敛速度快的缺点,在云计算仿真平台中,将本文算法与粒子群算法,鸡群算法在虚拟机负载均衡,消耗成本和完成时间上进行对比都取得了一定的优势,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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为了能够有效的提高云计算下的资源负载预测精度,提出了一种改进的布谷鸟算法优化支持向量机的云计算资源模型(ICS-SVM)。首先介绍了基本的布谷鸟算法,并从种群初始化,引入粒子群-量子的概念改进算法,最后将改进后的算法优化SVM获得最优参数建立云计算负载模型。仿真实验说明,与其他的几种经典智能算法优化SVM相比,ICS-SVM能够有效的提高云计算的资源负载变化的预测精度,具有较好的推广价值。 相似文献
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为了提高云计算任务调度的效率,采用改进的SFLA算法实现任务调度。本文先对云计算任务调度原则和调度策略进行了分析,接着对SFLA算法基本原理及数学模型进行了详述,并提出了智能群体算法和自适应SFLA混合的改进SFLA算法,最后运用实例仿真验证该算法在云计算调度中的性能,与传统SFLA算法比较,改进算法在云计算调度中具有更快收敛性和更高精确性,具有一定的研究价值。 相似文献
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针对传统的蚁群算法在云计算中存在任务调度效率低的问题,本文将共生演算法引入到蚁群算法中,首先将蚁群算法分解为2个子群,并使用共生演算法中的共生,共栖和寄生虫机制避免了算法陷入局部最优,加速了算法获得最优解,在云计算调度仿真中,基于蚁群算法-共生演算法在虚拟机负载均衡、任务完成时间,任务完成成本等方面都有良好的表现,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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智能电网的调度系统中,存在着巨大的时变调度数据,怎样使用这些数据完成对实时电网信息的提取是本文主要的研究方向。智能电网调度云计算中主要的核心问题就是对电网调度算法的选取,因此,在分析传统方法的基础之上,本文将使用调度中的资源来对电网调度任务进行映射,实现出实数编码。依据编码规则,在进行映射时把所有的大任务分成多个子任务,再依据这些子任务的数量来为染色体的长度进行定义,染色体中对应的基因就是在网络资源中子任务的编号。改进后的遗传算法(IGA)能将种群搜索应用到各个环节中去,改进了传统的调度算法,使得任务完成时间缩短,收敛的速度得到了提高,仿真实验结果表明本文提出的电力系统优化任务调度算法为整个调度系统提高了性能,进一步优化了负载均衡。 相似文献
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如何能够在云计算环境下发现、获得有效的资源是目前数据挖掘的重要研究方向,针对云计算下的Aprior算法存在的负载度强和存储空间大的缺点,提出了对云计算模型MapReduce模型进行改进,并在此基础上改进FCM算法,将数据挖掘过程分为Job1,决策,Job2三个阶段,改进后的FCM能够更加的适应云计算下的数据挖掘,通过在Hadoop平台上的实验说明本文的算法提高了效率。 相似文献
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在一般的云计算作业调度算法中普遍存在因为执行作业增多而导致的执行速度较慢的问题。本文以此入手提出了以蚁群算法位基础的改进后的GT算法。改进后的算法首先初始化各个参数,之后借助于GT算法来寻求初始信息素,并把它变为蚁群算法的启发式信息。接着采用蚁群算法进行构造个体解和求解目标函数值的操作,最后进行任务调度工作。仿真试验结果表明,本文提出的基于蚁群算法的改进GT算法在云计算海量作业调度优化中,表现出了比标准GT算法更快的响应速度、更低的负载和更快的执行速度。 相似文献
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研究了云计算环境下的任务调度问题,通过构造云计算环境下的任务调度模型,提出了一种混合调度算法,该算法是蚁群算法与遗传算法的有机融合。其中的遗传算法采用间接编码方式,结合由遗传算法衍生出的优化解,对蚁群信息素的分布进行初始化处理,使遗传算法的快速搜索能力得到充分利用,并通过克服蚁群算法的起始信息素不足问题,加快了求解速度。云计算环境下的仿真实验结果表明,该混合算法是一种行之有效的任务调度算法。 相似文献
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资源调度是当前云计算研究的热点,但是云计算中的虚拟节点的资源调度存在效率低,稳定性低的问题。针对这种情况,本文首先建立云计算环境下的资源调度模型,在模型中引入了优化后的蝙蝠算法,优化中引入混沌算法中的立方映射函数,对蝙蝠的个体进行混沌优化,同时缩小了搜索空间,加快了收敛速度。通过在Cloudsim平台上仿真实验表明,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。 相似文献
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云计算数据预取算法设计是实现云平台环境下通信链路优化和任务调度均衡分配的基础技术。在传统的云计算据查询模式下,当由于缓存空间不足而导致新的缓存数据无法进入缓存时,导致数据预取拥堵,性能不好。提出一种基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法,构建云计算数据查询模板模型,进行Hybrid缓存置换数据预取前置处理,采用Monte Carlo熵权决策方法,把云计算预取信号从缓存域变换到波束域,构建置换函数,实现了对算法的改进。仿真实验研究得出,该算法通过熵权特征提取,进行云计算数据预取决策,提高了云计算数据预取性能,大数据访问延迟率降低,云计算数据存取和调度效率提高,保真率较好。 相似文献
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云计算资源负荷状态的动态变化,使得如何预测其变化情况,从而合理地实施任务调度,成为亟待解决的问题。针对该问题,提出一种基于资源组合预测的云计算任务调度算法。该模型采用偏最小二乘回归从各种单一模型的预测结果中提取有效成分,建立组合预测模型;再依据对资源结点的资源预测结果和最小完成时间原则实施任务调度。仿真测试结果表明,该算法具有较好的性能与负载均衡性。 相似文献