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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著云計(jì)算的不斷發(fā)展,云計(jì)算中的任務(wù)調(diào)度問題作為云計(jì)算中的一個(gè)至關(guān)重要的方面,也得到了廣泛的關(guān)注與發(fā)展。然而,現(xiàn)有的云任務(wù)調(diào)度研究中仍存在一些問題,比如調(diào)度算法的收斂速度較低,或者任務(wù)調(diào)度目標(biāo)較為單一,即不能同時(shí)兼顧任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間和總成本。針對(duì)此問題,論文使用一種用于解決組合優(yōu)化問題的方法——交叉熵方法,來解決云計(jì)算中的任務(wù)調(diào)度問題,主要做了以下幾方面的工作:
(1)使用CPN工具建立了云計(jì)算中任務(wù)調(diào)度的層次化模型,從而明確
2、了云計(jì)算中的任務(wù)調(diào)度過程,并且有助于下面正確地設(shè)計(jì)基于交叉熵方法的云任務(wù)調(diào)度算法中所使用的目標(biāo)函數(shù)。
(2)針對(duì)云計(jì)算中的任務(wù)調(diào)度問題,建立了其相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,然后設(shè)計(jì)了三種目標(biāo)函數(shù):任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間最短、任務(wù)的總成本最低以及任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間和總成本整體最優(yōu)。
(3)在CloudSim云仿真環(huán)境下,使用交叉熵方法解決了云任務(wù)調(diào)度問題,使其滿足三種不同的目標(biāo)函數(shù),并且又使用FIFO算法和貪心算法解決了同一云任務(wù)實(shí)例的調(diào)
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