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基于CBPSO算法的云计算任务调度研究 被引量:2

Research on Cloud Computing Tasks Scheduling Based on CBPSO
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摘要 云计算平台下,部分计算节点的负载过大会降低仿真平台的性能及稳定性。为保证云计算平台的平稳运行,提出根据云平台负载均衡度建立云平台优化目标函数,利用混沌离散粒子群算法(CBPSO)搜索全局最优调度方案。实验结果表明:所提方法搜索到的调度方案使云计算平台同时获得较小的负载均衡度和较短的任务执行时间,能够改善云计算平台的性能。 On the cloud computing platform,the performance and stability of the cloud platform are reduced due to the overload of some computing nodes.In order to ensure the smooth operation of the cloud computing platform,the cloud computing scheduling is established.Chaotic Binary Particle Swarm Optimization(CBPSO)is used to search global optimal scheduling scheme.Simulation results show that the method has better performance of load balance and task execution time and improves the quality of service of cloud computing platform.
作者 金鹏 马铭优 曲叶舟 JIN Peng;MA Ming-you;QU Ye-zhou(Liaoning Engineering Vocational College Information Center,Tieling 112008 China;Jilin Petrochemical Branch of China Petroleum Corporation,Jilin 132000 China;Thermal Heating Branch of Tiefa Coal Group,Tieling 112700 China)
出处 《自动化技术与应用》 2020年第10期34-36,74,共4页 Techniques of Automation and Applications
基金 辽宁省教育厅科学研究经费项目(编号LGZY2019003) 辽宁省自然科学基金指导计划项目(编号20170540431) 辽宁工程职业学院2019年度科学技术研究项目(编号ZYL201903)项目。
关键词 云计算 离散粒子群算法 混沌算法 调度 cloud computing BPSO chaos-algorithm schedule
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参考文献3

二级参考文献23

共引文献20

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