文献类型：期刊文章

作　　者：李超[1,2] 戴炳荣[1,3] 旷志光[1] 吴小丽[1] 孙融清[4]

机构地区：[1]上海计算机软件技术开发中心,上海201112 [2]上海市计算机软件评测重点实验室,上海201112 [3]上海海事大学信息工程学院,上海201306 [4]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：上海市科技人才计划项目(16XD1421500)资助;上海市软科学研究计划项目(1569210660E)资助

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：9

起止页码：1945-1949

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：云计算环境下计算任务数量十分庞大和复杂,为云计算效率的提升带来了一定的挑战,有效的计算任务调度策略是保障云计算效率的有力手段.如何合理的对云计算资源进行分配以及设计高效的计算任务调度策略,使得所有任务执行完成满足多维约束条件是当前研究热点之一.本文在遗传算法基础上,提出了一种考虑时间、成本、CPU、内存和带宽等多维约束的任务调度算法MCGA,在算法的编码与解码、适应度函数、交叉变异等操作环节上进行了改进,并详细给出算法的执行步骤,最后在CloudSim平台上进行了仿真实验.实验结果表明,本文提出的算法能够有效的达到优化任务调度效率,同时又可提升云计算资源利用率的目的,为云计算环境下任务调度提供了一种可行的思路和方法.

关 键 词：云计算 资源调度 遗传算法 多维约束  

分 类 号：TP311]