异构云环境多目标Memetic优化任务调度方法
云计算系统的高效能调度优化是当前重要的研究课题,面向异构云环境的多目标优化调度方法研究具有重要意义.云计算环境下的能耗和性能优化管理是NP-H ARD的多目标组合优化问题,目前一般启发式调度系统大多采用带约束的性能或能耗的单目标优化计算方法,不能完全满足复杂云计算系统资源约束动态性与管理需求多样性的需求.基于传统进化优化的随机搜索算法应用于云环境下的DAG任务的多目标调度优化,计算开销大、计算实时性不足,文中提出了新的Memetic优化方法以解决异构云环境多目标调度优化问题.首先,文中针对异构云环境多目标调度优化问题,构建了一般性的数学定义;其次,针对该问题设计了多目标Memetic优化算法,采用基于解结构相关信息的Memetic局部搜索算子加速调度方案的局部优化能力,以提高算法的收敛速度、降低计算开销.实验结果表明,应用所提出的多目标Memetic优化算法进行异构云环境能耗和性能多目标调度优化,比传统方法具有更好的计算效率、解集多样性与收敛性能.
异构云平台、能耗与性能优化、DAG、多目标Memetic优化、云计算
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TP18(自动化基础理论)
This issue is a part of the project "New Generation High Performance Computer System ‘ Tianhe ’" National High Technology Research and Development Program863 Program of China, 2012AA01A301-01;our method is based on project "Auantum-Inspired Memetic Computation Strategies and Algorithms for Dynamic Multi-Objective Optimization" National Natural Science Foundation of China, No.61173107.本课题得到国家自然科学基金61173107;国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金2012AA01A301-01;广东省教育部产学研合作专项资金重大专项2012A090300003;广东省科技计划项目2013B090700003
2016-06-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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