基于多尺度量子諧振算法的任務調(diào)度
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合理地分配虛擬計算資源以進行有效的任務調(diào)度是云計算中的一個核心問題。為了更好地利用虛擬計算資源，高效地完成服務需求，提出了一種基于多尺度量子諧振子算法（ MQHOA）的任務調(diào)度算法。首先，該算法將每一個調(diào)度方案當成一個采樣位置，利用高斯采樣的隨機性在當前尺度下搜索局部最優(yōu)解；其次，判斷算法是否處于能級穩(wěn)定狀態(tài)，如果穩(wěn)定，則進入能級降低過程，最壞的調(diào)度方案將被替換；最后，算法進入尺度下降的過程，算法由全局搜索過渡到局部搜索，迭代多次之后，算法停止并輸出找到的最優(yōu)結(jié)果。通過在CloudSim平臺上進行仿真實驗，與現(xiàn)有的先來先服務（ FCFS）算法和粒子群優(yōu)化（PSO）算法對比，MQHOA總?cè)蝿胀瓿蓵r間減少10%以上，負載不均值下降0.4以上。實驗結(jié)果表明，基于MQHOA的任務調(diào)度算法能夠快速收斂，有良好的全局收斂性和自適應能力，在云計算任務調(diào)度過程中，能夠起到減少總?cè)蝿胀瓿蓵r間和均衡負載的作用。
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