改进松鼠搜索算法的云计算多目标任务调度

摘要

为解决现有方法在任务调度过程中由于非确定性、多项式完全性和大规模等因素导致无法有效获得全局最优解的问题,提出一种改进松鼠搜索算法(SSA)的云计算多目标任务调度方法。构建基础设施即服务(IaaS)的云模型,设计多目标任务调度算法框架以及相应的多目标函数,实现成本和执行时间的最小化;引入空间变异与扩散机制对传统的SSA进行改进,实现快速收敛,利用改进型SSA求解多目标任务调度问题。在CloudSim模拟器工具包中,使用标准工作负载和合成工作负载对所提方法进行实验论证,其结果表明,所提方法的成本、执行时间以及收敛速速度均优于其它方法,实现了显著的最优权衡。