基于任务聚类的IABC云计算资源调度方法

摘要：

为提高云资源调度的性能,提出基于任务聚类的改进人工蜂群调度方法.建立云任务模型、云资源模型、约束模型、服务质量模型等云问题模型;改进跟随蜂蜜源选择概率,提高优质解选择概率和其附近的有效搜索,改进雇佣蜂的蜜源搜索策略,使算法能够兼顾大范围搜索并快速收敛;提出任务聚类和资源评价方法,将云任务和云资源都分为计算型、通信型、存储型3类,有针对性地进行资源分配.经仿真验证,通过调整优化系数改变优化重心,改进人工蜂群算法在花费、任务完成时间、可靠性方面均可取得最优解;基于聚类的调度方法在任务完成时间和资源利用率上具有优势,任务量越大优势越明显.

关键词：云计算、资源调度、改进人工蜂群算法、任务聚类、虚拟资源评价

所属期刊栏目：39

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61302133

在线出版日期：2019-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3755-3761,3822