基于改進ga 的云計算任務(wù)調(diào)度算法研究

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1、基于改進GA的云計算任務(wù)調(diào)度算法研究　　摘要：在當前的社會當中，隨著計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，云計算逐漸成為一種主要的計算方式。而在云計算當中，任務(wù)調(diào)度算法發(fā)揮著重要的作用。對此，應(yīng)當對計算資源進行合理的分配，對任務(wù)調(diào)度算法進行改進，從而進一步提升云計算的效率?；诖?，本文對考慮時間-成本約束的遺傳算法的改進GA任務(wù)調(diào)度算法進行了分析和研究，從而更好發(fā)揮出云計算的作用和效果。　　關(guān)鍵詞：改進GA；云計算；任務(wù)調(diào)度算法　　中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044（2016）13-0177-02　　云計算是當前網(wǎng)絡(luò)中一種基于云平臺提供的運算服務(wù)，其中包含軟件、平臺、基礎(chǔ)設(shè)

2、施等服務(wù)，通過互聯(lián)網(wǎng)，拆分處理任務(wù)，使之形成若干小任務(wù)，然后通過多個服務(wù)器系統(tǒng)進行計算分析和搜索，并向用戶傳遞結(jié)果。在云計算當中，包括網(wǎng)格計算、并行計算、分布式計算等方面的內(nèi)容。在云計算中，具有龐大的計算任務(wù)，因此任務(wù)調(diào)度十分重要，對于云計算的效率來說，也有著直接的影響。　　1任務(wù)調(diào)度的基本概述6　　在當前的云計算領(lǐng)域當中，對Google的Map/Reduce編程模型的應(yīng)用較為廣泛，能夠并行計算大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。通過對大任務(wù)的劃分，利用多個計算資源對劃分的小任務(wù)進行并行執(zhí)行，最后對最終的計算結(jié)果進行匯總。云計算在提供服務(wù)的過程中，應(yīng)當面向多個用戶，因此對各個用戶的響應(yīng)時間應(yīng)加以考慮，并且應(yīng)當對

3、服務(wù)所需成本進行考慮。而在一些傳統(tǒng)的調(diào)度算法中，往往難以對所有的因素進行考慮，因而難以同時兼顧到時間和成本[1]。在云計算當中，主要有網(wǎng)絡(luò)、存儲器、處理器等資源，在應(yīng)用過程中，根據(jù)用量和需求進行使用和付費。在云計算當中，任務(wù)調(diào)度算法能夠向各個計算資源中更加合理的分配子任務(wù)，從而縮短任務(wù)執(zhí)行時間，降低任務(wù)執(zhí)行成本?！　?幾種任務(wù)調(diào)度算法的比較　　在云計算環(huán)境下，基于相同的條件，對考慮成本約束的遺傳算法、考慮時間約束的遺傳算法、考慮時間-成本約束的遺傳算法等進行了比較分析。在實驗研究當中，在初期的遺傳算法進化階段，對于總?cè)蝿?wù)完成時間來說，這三種遺傳算法都能夠得到基本相似的最優(yōu)子任務(wù)調(diào)度結(jié)果。而在

4、不斷增加進化代數(shù)的條件下，對于總?cè)蝿?wù)完成時間來說，考慮成本約束的遺傳算法、考慮時間-成本約束的遺傳算法能夠得到更加良好的結(jié)果，而考慮時間約束的遺傳算法則難以取得較為理想的效果[2]。由此可見，在考慮成本約束的遺傳算法中，能夠得到最小總?cè)蝿?wù)完成成本的子任務(wù)調(diào)度結(jié)果，但是難以有效的優(yōu)化任務(wù)完成時間。而考慮時間約束的遺傳算法，能夠得到最短任務(wù)完成時間的子任務(wù)調(diào)度結(jié)果，但是難以有效的優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行成本。在考慮時間-成本約束的遺傳算法當中，由于同時對任務(wù)的時間和成本進行了考慮，因而在任務(wù)調(diào)度當中，能夠取得更為理想的子任務(wù)調(diào)度結(jié)果，更好的提升云計算的效率和效益。　　3考慮時間-成本約束的遺傳算法6　　1）

5、染色體的編碼解碼　　在編碼方式方面，染色體十分豐富，能夠?qū)﹂g接編碼和直接編碼的方式進行應(yīng)用。子任務(wù)的數(shù)量，可看作染色體的長度，在染色體當中，根據(jù)子任務(wù)占用資源的具體編號，對基因取值進行確定。在初始種群的產(chǎn)生過程中，每一個染色體會隨機生成資源編號，在變異、較差算子之后，子任務(wù)會對任意的可用資源進行占用，因此，在最優(yōu)解當中，都會有染色體編碼與之相對應(yīng)。在染色體生成之后，應(yīng)當對其進行解碼操作，從而對子任務(wù)分布在不同資源中的情況加以了解。根據(jù)占用資源的不同，對子任務(wù)進行劃分，根據(jù)資源編號，得到多組子任務(wù)的分類序列，然后對相應(yīng)的染色體進行解碼[3]。在解碼之后，對于計算資源中分配的子任務(wù)，能夠?qū)ζ湫蛄?/p>

6、進行了解。通過對ETC矩陣進行應(yīng)用，對于計算資源中，子任務(wù)序列的完成時間，能夠進行準確的計算。在云計算當中，計算資源當中都有著并發(fā)處理的特點，因而在計算中，根據(jù)最大的計算結(jié)果，確定為子任務(wù)完成的具體時間。在考慮時間-成本約束的遺傳算法當中，由于對完成子任務(wù)的成本、時間等都要加以考慮，因此可采用貪心算法對子任務(wù)完成的最大成本、最大時間等進行計算。　　2）適應(yīng)度函數(shù)　　在基于改進遺傳算法的云計算任務(wù)調(diào)度算法當中，選擇適當?shù)倪z傳算法適應(yīng)度函數(shù)，能夠發(fā)揮出良好的效果，對于遺傳算法中查找最優(yōu)解、收斂速度等，都有著直接的影響。如果6個體具有較大的適應(yīng)度，其就有更大的概率向下一代進行遺傳。如果個體的適應(yīng)度

7、較小，則其就有較小的概率向下一代進行遺傳。在任務(wù)調(diào)度的過程中，應(yīng)當對完成所有子任務(wù)需要的時間、成本等問題進行考慮。在定義時間的適應(yīng)度函數(shù)當中，涉及平衡任務(wù)負載因子這一參數(shù)，能夠?qū)Σ煌嬎阗Y源的實際利用率進行反映[4]。如果平衡任務(wù)負載因子具有較大的數(shù)值，則說明計算資源具有較高的利用效率，因而任務(wù)完成時間就會相應(yīng)的較短。在定義成本的適應(yīng)度函數(shù)當中，可根據(jù)任務(wù)完成時間進行計算。在適應(yīng)度函數(shù)當中，如果只對之間約束進