文献类型：期刊文章

作　　者：梁丽勤[1,2] 王岩[3]

LIANG Li-qin;WANG Yan(Experimental Teaching Center,Northeastern University at Qinhuangdao,Qinhuangdao 066004,China;School of Computer Science and Engineering,Northeastern University,Shenyang 110169,China;Computing Center,Northeastern University at Qinhuangdao,Qinhuangdao 066004,China)

机构地区：[1]东北大学秦皇岛分校实验教育中心,河北秦皇岛066004 [2]东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳110169 [3]东北大学秦皇岛分校计算中心,河北秦皇岛066004

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学基金项目(61601108)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：12

起止页码：3505-3513

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为优化云计算系统的性能、提高资源利用率的同时考虑用户的QoS需求,提出一种将云计算系统研究和工作流集成的优化调度算法。采用有向非循环图DAG建立任务调度模型,将调度划分为两个阶段:基于QoS需求中时间、费用约束,提出一种粒子群优化算法IPSO,应用Pareto进行多目标优化设计;根据系统的负载情况进行调度,提出一种基于负载感知的调度策略。实验结果表明,分阶段的优化调度算法在优化任务调度、提高系统效率的同时提升了资源利用率。

关 键 词：云计算 工作流 调度策略 粒子群优化算法 负载  

分 类 号：TP393.02]