邬开俊，鲁怀伟

(兰州交通大学 a.电子与信息工程学院；b.数理与软件工程学院，兰州 730070)

1 概述

网络带宽的不断增长使得通过网络访问非本地的计算服务变成可能，助推了云计算技术的出现。它是将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算能力、存储能力和信息服务[1-2]。云计算透过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成多个较小子任务，然后按照适当的算法分配到虚拟计算资源上处理，再将分析、整合处理结果回传给用户。其面向的用户类型多样、计算任务数量巨大，并且各分布式的虚拟计算资源的处理能力各不相同，因此，如何将众多任务进行调度，满足用户对服务质量的要求且资源利用率较高变得十分困难。

目前云计算平台实际使用的调度算法有：单队列调度，简单但资源利用率低；公平调度，支持作业分类调度，但不考虑节点的实际负载状态，导致节点负载实际不均衡；容量调度，支持多作业并行执行，但队列设置和队列选择无法自动进行[3]。

为了解决现有调度算法的不足，一些新的调度算法被提出：文献[4]提出了基于优先级的加权轮转调度算法(PBWRR)，文献[5]提出了优先级加权的滑动窗口算法(PWSW)，文献[6]提出了基于优先权的自适应作业调度算法。文献[7]提出了一种云计算环境下科学任务流的调度方法。此外，智能优化方法也逐渐被引入。文献[8]提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的云计算环境下任务调度算法。……