[发明专利]一种基于改进蚁群算法的云数据中心任务调度方法

摘要

本发明提出了一种基于改进蚁群算法的云数据中心任务调度方法，涉及云计算领域，包括以下步骤步骤1输入用户提交的待调度工作流任务集合以及用户租赁的虚拟机集合；步骤2将任务分配给虚拟机执行的调度问题表示成标准的最小值求解问题；步骤3用基于信息素更新的蚁群算法求解云计算环境虚拟机任务调度问题。本发明能够适应云环境的动态性，不但缩短了用户任务调度的时间开销，而且将云数据中心中的虚拟机负载维持在一个相对均衡的状态。

主权项

一种基于改进蚁群算法的云数据中心任务调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：输入用户提交的待调度工作流任务集合以及用户租赁的虚拟机集合；步骤2：将任务分配给虚拟机执行的调度问题表示成标准的最小值求解问题；步骤3：用基于信息素更新的蚁群算法求解云计算环境虚拟机任务调度问题，其中包含一个迭代过程，包括如下8个子步骤：步骤3.1：初始化；该步骤初始化算法中的基本参数包括信息启发因子α、期望启发因子β、信息素挥发因子ρ、蚂蚁个数m、最大迭代次数NCmax、信息素τi,j以及转移期望程度ηi,j；步骤3.2：算法迭代开始，如果迭代次数NC小于最大迭代次数NCmax时，NC＝NC+1，进入下一步；当迭代次数大于等于最大迭代次数时，迭代结束；步骤3.3：每只蚂蚁根据状态转移公式为每个任务计算每台虚拟机被选择的概率；所述的状态转移公式为：Pi,j=[τi,j]α[ηi,j]βΣx=1n[τi,x]α[ηi,x]β]]>其中，τi,j和ηi,j分别表示将任务Ti分配给VMj时的信息素及期望程度，Pi,j表示将任务Ti分配给虚拟机VMj的可能性，n为用户租赁的的虚拟机的个数；步骤3.4：通过轮盘赌算法选择虚拟机；通过轮盘赌算法解决蚂蚁的前进转移概率问题，当蚂蚁开始为任务选择调度虚拟机时，使轮盘转动，当轮盘停止时指针指向区域对应的虚拟机则为第k只蚂蚁为任务选择的计算节点；备选虚拟机对应的转移概率值越大，其在轮盘上占据的面积越大，相应的选择其计算该任务的可能性越大；步骤3.5：当工作流模型中的同一层任务皆选择同一虚拟机时，转到步骤3.3为任务重新分配虚拟机，否则转到下一步；步骤3.6：局部信息素更新：当一只蚂蚁完成所有的任务分配后，对该蚂蚁调度方案中的所有虚拟机进行信息素更新；还包括定义一个信息素调整因子PC，根据任务的虚拟机分配情况对信息素进行调整；所述的信息素调整因子PC的计算公式为：PC=1-(Ej/Σj⋐VMEj)]]>其中，Ej为本轮迭代过程中虚拟机执行完所有任务后虚拟机VMj所花费的时间；其中所述的局部信息素更新具体包括以下内容：A、残留信息进行更新处理，采用如下公式：τij(t+1)＝(1‑ρ)·τij(t)+Δτij(t)其中：τij(t+1)表示第t+1次迭代时任务Ti选择虚拟机VMj的信息量，1‑ρ表示信息素残留因子，为了防止信息的无限积累，ρ的取值范围为：Δτij(t)表示任务Ti选择虚拟机VMj执行残留在虚拟机VMj上的信息量；B、对该蚂蚁调度方案中的所有虚拟机进行信息素的更新：Δτij(t)＝D/clockij其中D是一个常数，clockij代表本次循环中蚂蚁为任务Ti选择虚拟机VMj的执行时间；步骤3.7：全局信息素的更新：当所有蚂蚁都完成一次遍历后，找出本次迭代中最佳调度方案，对这个方案上的所有虚拟机进行信息素更新，然后转到步骤3.2；步骤3.8：找到最优分配方案，绑定方案中的虚拟机与相应的工作流任务。