云计算环境下大数据的大规模任务处理研究

提出一种基于多目标粒子群的算法,以应对云计算环境下大数据的大规模任务处理造成的挑战。通过引入多域虚拟网络映射方法,在多目标指导下优化任务处理过程。基于帕累托支配理论,采用快速非支配选择方法,为虚拟网络映射问题获取一组最佳解。使用拥挤度比较算法计算获得最佳映射方案,以实现负载均衡,同时减少带宽资源的使用,并降低数据传输成本。引入柯西变异操作,提高算法的收敛速度,从而有效应对大规模任务处理。