云环境下基于模板遗传算法的任务调度方法

来源：计算机应用杂志2016年第3期北京时间：

作者：盛小东, 李强, 刘昭昭

单位：四川大学 计算机学院, 成都 610065

摘要：云任务调度是云计算研究的一个热点。云任务调度方法的好坏直接影响云平台的整体性能。提出一种基于模板遗传算法(TBGA)的任务调度方法。首先,根据处理机的运算速度和带宽等条件,计算出每个处理机应分配的任务量模板大小;然后,根据模板大小将任务集合中的任务划分为多个子集合;最后,利用遗传算法将集合中的任务分配到对应的处理机。实验证明通过此方法能得到总任务完成时间较短的调度结果。通过仿真实验将TBGA算法与Min-Min算法和遗传算法(GA)进行比较,实验结果表明,TBGA算法与Min-Min算法相比任务集合完成时间降低了20%左右,与遗传算法相比任务集合完成时间降低了30%左右,是一种有效的任务调度算法。

关键词：云计算,模板,组合优化,遗传算法,任务调度

基金资助：四川省科技厅应用基础研究项目(2014JY0095)。