[发明专利]基于PSO-GA的微云负载均衡任务调度方法

说明书

本发明涉及一种基于PSO‑GA的微云负载均衡任务调度方法，包括以下步骤：步骤S1:初始化微云集合参数；步骤S2:计算所有微云的本地任务响应时间；步骤S3:根据微云的本地任务响应时间对微云进行排序，并将微云集合划分成过载集合和欠载集合；步骤S4:基于约束条件，采用改进的PSOGA算法，获取最优的微云任务调度方案。本发明可以有效减少迁移任务的响应时间，提高微云负载任务调度效率。

技术领域

本发明微云技术领域，具体涉及一种基于PSO-GA的微云负载均衡任务调度方法。

背景技术

近年来，随着移动通信技术和物联网的不断发展，移动设备的数量呈井喷式增长。通过移动设备上的各种应用，人们的生活越发便捷。但是，由于移动设备本身的计算能力、电池和数据存储容量有限，因此难以满足用户对低延迟与高可靠性的要求。而移动云计算中的云具有丰富的计算资源和数据存储空间，并且能够高效地处理移动设备上应用程序的任务请求，从而解决便携式移动设备的计算资源受限和电池能耗的问题。然而，将移动设备上的任务迁移到远程云，会造成较长的通信延迟，这会降低用户的QoS体验。

但是微云技术的出现，解决了该问题。微云是一组靠近用户并通过无线网络连接的计算机集群。在三层MCC框架(分别为移动设备、微云和远程云)中，微云处于中间层，这样移动设备就可以通过无线网络以较低延时访问微云，进而达到实时交互响应。而且，当微云处于负载状态的时候，可以将延时容忍的任务迁移到远程云执行。微云基础设施的部署方式与无线访问接入点相似，许多研究人员讨论如何在公共无线城域网中部署微云，使得公众能享受微云提供的高效服务。因为在大城市中人口密度很大，所以不乏移动用户访问微云。

但是，微云需要处理的一个主要问题是如何分配移动用户迁移的任务请求，使得微云之间的负载能够达到均衡。通常的做法是将用户的任务请求分配给最近的微云上去执行，但是当一个区域的用户数量过多时，对应的微云负载就会过大。如果微云上突然接受大量的用户任务请求，则会导致任务的响应时间变长，这将影响用户的体验感。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于PSO-GA的微云负载均衡任务调度方法，可以有效减少迁移任务的响应时间，提高微云负载任务调度效率。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于PSO-GA的微云负载均衡任务调度方法，包括以下步骤：

步骤S1:初始化微云集合参数；

步骤S2:计算所有微云的本地任务响应时间

步骤S3:根据微云的本地任务响应时间对微云进行排序，并将微云集合划分成过载集合和欠载集合；

步骤S4:基于约束条件，采用改进的PSOGA算法，获取最优的微云任务调度方案。

进一步的，所述微云集合参数包括每个微云i的服务率、服务器数量和任务到达率以及微云间的网络延时。

进一步的，所述步骤S4具体为：

步骤S41:随机初始化P_num个个体，并检查生成的个体的位置是否满足条件；

步骤S42:对种群进行迭代，经过N次迭代之后，得到种群的全局极值gbest

步骤S43:根据种群的全局极值gbest获得对应微云集合划分下的最优任务调度策略。

进一步的，所述步骤S42具体为：

i)在计算完惯性权重ω后，更新个体的位置与速度，对计算后的位置与速度进行检查；

ii)根据变异概率，从种群中选取一部分个体执行变异操作，对个体的位置进行检查；

iii)计算所有个体对应的适应度值；