【摘 要】
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形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,进而基于该分配策略求得任务调度的初始解.针对云计算任务调度
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61363014,61163062)资助;江西省青年科学家培养对象计划项目(20153BCB23003)资助;江西省科技厅支撑项目(20132BBE50048)资助;江西省自然科学基金项目(20132BAB201035)资助;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室招标课题项目(WE2015012)资助
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形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,进而基于该分配策略求得任务调度的初始解.针对云计算任务调度问题提出一种元胞自动机模型,其中元胞对应于任务调度问题中的任务,元胞的权值对应于任务的总指令长度,元胞的状态对应于任务所分配的虚拟机.引入了元胞对交换的收益值概念,采用贪心原则选择收益值大的元胞对进行交换,不仅优化了任务调度初始解的执行时间,并改善了相应的负载均衡性能.进行了顺序调度算法、Max-Min算法、Min-Min算法、Tabu智能算法和本文算法的对比实验,数据表明本文算法既能优化资源负载均衡性能,又能减少任务执行时间.
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