云計算環(huán)境下基于用戶QoS需求的混合任務調度研究.pdf

1、云計算利用成熟的虛擬化技術將資源集中起來形成一個共享、可動態(tài)配置的IT資源池，用戶使用資源池中的資源時需要根據使用情況支付相應的費用。目前云環(huán)境下的任務調度模型和優(yōu)化目標較為單一，同時在調度的過程不能夠兼顧用戶提交任務的服務質量QoS（Quality of Service）需求，有鑒于此，在云環(huán)境下從用戶的角度出發(fā)，研究基于用戶QoS需求的混合任務調度具有重要的意義。
　　本文考慮到任務模型的多樣性提出了混合任務調度模型，并且在調

2、度時不僅能夠實現(xiàn)多個調度目標，還能夠保證任務的QoS需求，主要的工作內容如下:
　　(1)考慮到任務的多種形態(tài)以及用戶在任務執(zhí)行時會關注任務的服務質量，提出基于用戶QoS需求的混合任務調度模型即兼有工作流和獨立任務的模型。
　　(2)針對任務調度過程中調度時間過長，服務開銷過多的問題，提出了改進的粒子群算法。通過對基本粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)的改進，改進的粒子群算法能夠在搜

3、索時控制搜索步長并且在每次迭代時都會篩選出優(yōu)質的粒子，確保在任務調度時能夠兼顧任務的調度時間以及調度所花的開銷。
　　(3)將基本蟻群算法ACO(Ant Colony Optimization)和改進的粒子群算法結合提出改進的蟻群算法。通過改進的粒子群算法動態(tài)調整蟻群算法中的啟發(fā)因子的組合，提高螞蟻選擇路徑時的確定性并及時調整路徑上的信息素，確保改進的蟻群算法在調度時能夠滿足用戶的QoS需求。
　　(4)在云環(huán)境下的仿真模擬