[发明专利]多目标云任务均衡调度方法、服务器及存储介质

摘要

本发明公开一种多目标云任务均衡调度方法、服务器及存储介质，本发明对当前多目标云任务的目标参数进行初始化处理，基于各目标参数并根据预设规则为当前多目标云任务生成N个种群粒子，其中，每个种群粒子表征各个云任务在不同云资源上的调度结果，每个种群粒子表征一个m行n列的矩阵，所述矩阵的单个元素表征单个云任务在一个云资源上的调度结果；基于引力搜索算法计算各种群粒子的粒子速度，通过各种群粒子的粒子速度对各个种群粒子对应的矩阵进行更新，将更新后的矩阵作为最终调度解，最后从最终调度解中选取任务调度最优解，本发明在同时存在任务预定完成时间和任务执行预算均有约束条件的情况下，能够实现对当前多目标云任务的均衡调度。

主权项

1.一种多目标云任务均衡调度方法，其特征在于，所述方法包括：确定当前多目标云任务的目标参数，所述目标参数包括任务执行截止时间D、任务执行成本预算B、当前云任务集合T以及当前云资源集合R；所述当前云任务集合包括n个云任务，所述当前云资源集合包括m个云资源；对各个目标参数进行参数初始化处理；基于不同的目标参数并根据预设规则为所述当前多目标云任务生成N个种群粒子，其中，每个种群粒子表征各个云任务在不同云资源上的调度结果，每个种群粒子表征一个m行n列的矩阵，所述矩阵的单个元素表征单个云任务在一个云资源上的调度结果，在单个云任务调度至一个云资源上成功执行时，所述单个元素为真值；在单个云任务调度至一个云资源上执行失败时，所述单个元素为假值；所述矩阵的每一列有一个值为真值的元素，所述矩阵的每一行有多个值为真值的元素；对所述当前云任务集合进行遍历，获取遍历到的任务T_b；从当前云资源集合中选取一个云资源作为资源R_g；计算所述任务T_b在所述资源R_g上的执行时间t(T_b，R_g)；获取所述任务T_b在所述资源R_g上的调度结果，以及所述任务T_b在所述资源R_g上的执行代价c(T_b，R_g)，返回所述从当前云资源集合中选取一个云资源作为资源R_g的步骤，直至所述当前云资源集合中的云资源均被选取过；通过公式13对所述任务T_b在所述资源R_g上的调度结果进行表征：其中，χ(T,R)表示所述任务T_b在所述资源R_g上的调度结果，若所述任务T_b调度至所述资源R_g上成功执行时，则χ(T,R)为真值1；若所述任务T_b调度至所述资源R_g上执行失败时，则χ(T,R)为假值0；在对所述当前云任务集合遍历结束时，统计各个云任务在不同的云资源上的执行时间t(T_b，R_g)、各个云任务在不同的云资源上的执行代价c(T_b，R_g)、以及各个云任务在不同的云资源上的调度结果χ(T,R)；通过各个云任务在不同的云资源上的执行代价c(T_b，R_g)、以及各个云任务在不同的云资源上的调度结果χ(T,R)计算所述当前云任务集合的任务执行总代价C(T,R)；通过各个云任务在不同的云资源上的执行时间t(T_b，R_g)、以及各个云任务在不同的云资源上的调度结果χ(T,R)计算所述当前云任务集合的任务执行总时间T(T,R)；通过公式21并根据所述任务执行总代价C(T,R)、所述任务执行总时间T(T,R)、所述任务执行截止时间D和任务执行成本预算B计算所述N个种群粒子的适应度；其中，fit表示适应度函数，α表示时间因子，β表示代价因子，其中，α+β＝1，α、β∈[0,1]，在所述任务执行总代价C(T,R)小于等于所述任务执行成本预算B，且所述任务执行总时间T(T,R)小于等于所述任务执行截止时间D时，所述种群粒子的适应度不为0；在所述任务执行总代价C(T,R)大于所述任务执行成本预算B，且所述任务执行总时间T(T,R)大于所述任务执行截止时间D时，所述种群粒子的适应度为0；基于引力搜索算法并根据所述N个种群粒子的适应度分别计算各个种群粒子的粒子速度；通过各个种群粒子的粒子速度对各个种群粒子对应的矩阵进行更新，将更新后的矩阵作为最终调度解；在各个种群粒子进行矩阵更新处理之后，分别计算各个种群粒子的当前适应度，从各个当前适应度选取最优适应度，将所述最优适应度对应的种群粒子的最终调度解作为所述当前多目标云任务的任务调度最优解，以实现对所述当前多目标云任务的均衡调度。