魏志华，黄 青，况少平

(1.武汉理工大学 计算机科学与技术学院，湖北 武汉 430070；2.湖北交通职业技术学院 交通信息学院，湖北 武汉 430070)



基于多维QoS约束遗传蚁群算法的云计算任务调度

魏志华1，黄 青1，况少平2

(1.武汉理工大学 计算机科学与技术学院，湖北 武汉 430070；2.湖北交通职业技术学院 交通信息学院，湖北 武汉 430070)

利用蚁群算法解决云计算任务调度问题时，启发因子、信息素蒸发系数、期望启发因子等参数的设定往往采用经验选取的方式，而这些参数又与算法性能息息相关，提出一种遗传蚁群融合算法，对这些参数进行编码，在进化过程中找到最优组合，充分结合了蚁群算法的反馈机制、遗传算法的全局搜索能力和收敛速度较快的特点，同时根据不同用户的需求提出多维QoS的约束来进行信息素的局部更新和全局更新。改进的遗传蚁群算法(GAACO)在云仿真平台CloudSim上与模拟退火算法(SA)、基本蚁群算法(ACO)进行了对比仿真实验，结果表明，该算法提高了解的收敛速度和全局搜索能力，同时在任务调度时间、成本、服务质量及系统负载方面都有着更好的表现。

云计算；GAACO；自适应；多维约束；仿真

云计算作为一种新型的商业服务模式，一经提出便受到了工业界和学术界的广泛关注。随着云计算相关研究与应用的深入发展，云计算系统的规模越来越大，拓扑结构越来越复杂，再加上资源的异构性，使得如何有效地进行云计算任务调度成为了云计算领域一个相当重要的研究课题。……