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    广西11选5走势图买技巧: 一种基于遗传算法的云资源调度方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510330093.9

    申请日:

    2015.06.16

    公开号:

    CN104932938A

    公开日:

    2015.09.23

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 9/48申请日:20150616|||文件的公告送达IPC(主分类):G06F 9/48收件人:中电科软件信息服务有限公司文件名称:发明专利申请公布通知书|||公开
    IPC分类号: G06F9/48 主分类号: G06F9/48
    申请人: 中电科软件信息服务有限公司; 电子科技大学
    发明人: 童晓渝; 赵华; 叶定松; 罗光春; 段贵多; 秦科
    地址: 200000上海市嘉定区嘉罗公路1485号43幢501-503室
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510330093.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.08.17|||2016.01.20|||2015.09.23

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||文件的公告送达|||公开

    摘要

    本发明涉及一种基于遗传算法的云计算资源调度方法。包括:初始化各个服务器参数,接收用户提交的任务,采用改进的遗传算法得到资源调度的分配方案,即任务与服务器的映射关系,调度器根据分配方案进行资源调度。该方法在满足用户需要的同时,快速部署云任务,使得云服务提供商的运行成本最低。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种云资源调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
    步骤1:初始化各个服务器参数,所述服务器参数包括服务器个数以及每个服务器拥有的CPU和内存信息,并给出超时赔偿参数;
    步骤2:接收用户提交的任务,用户提交的任务包括如下信息:任务的CPU和内存需求,以及期望完成时间;
    步骤3:采用遗传算法得到资源调度的分配方案,即任务与服务器的映射关系。
    步骤4:调度器根据步骤3得到的分配方案进行资源调度。

    2.  如权利要求1所述的云资源调度方法,其特征在于:在所述初始化各个服务器参数之前,输入以下信息,包括:
    (1)服务器信息:云中服务器的个数,每个服务器的CPU、内存信息,每个服务器的运算成本;
    (2)任务信息:任务的总个数,每个任务需求的CPU、内存信息,期望完成时间,任务超时赔偿参数。
    (3)遗传算法参数:种群规模S,终止迭代次数G,交叉概率Rc,变异概率Rm。

    3.  如权利要求1所述的云资源调度方法,其特征在于:所述步骤3进一步包括:通过在遗传算法中适应度函数的选取,求出每个资源节点的运行成本和任务超时赔偿计算总的成本,然后求出适应度值。

    4.  如权利要求3所述的云资源调度方法,其特征在于:所述适应度函数选取为:
    f(x)=1W]]>
    W=Σi∈[0,W-1]Ki*Ti+Σb∈Bf(b,t)]]>
    其中,Ki为服务器i的单位成本,Ti为服务器i运行的时间,B为期望时间内没有完成的任务集合,f(b,t)为任务b超时t的成本函数,f(b,t)采用线性函数或二次函数,其中:
    f(b,t)=f0+kt2
    在计算成本时,当多个任务分给同一个资源节点时,在资源节点上采用任务优先级方式调度,单个资源节点运行时间,总运行时间为任务的需求计算总和除以资源节点计算能力:
    ∃i∈[0,W-1],Ti=(Σjob∈iaskijobc)/Ci]]>
    并记录出哪些任务超时,以及超时时间。这样就可以计算出个体适应度。

    5.  如权利要求1所述的云资源调度方法,其特征在于:所述步骤3中,对于多个任务映射到同一资源的情况,采用赔偿的任务先运行的方式。

    6.  如权利要求1所述的云资源调度方法,其特征在于:在所述遗传算法的选择过程中,对高适应度值的个体之间选取,然后用轮盘赌方法选取其他个体。

    7.  如权利要求1所述的云资源调度方法,其特征在于:在所述遗传算法中变异过程中,采用区分式变异,对高适应度值的个体采用 单点变异,对低适应度值的个体采用多点变异。

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    一种 基于 遗传 算法 资源 调度 方法
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