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    广西11选5近1000期: 一种面向云数据中心的二阶任务优化调度方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    广西11选5大小走势图 www.fnjpv.tw CN201510386071.4

    申请日:

    2015.07.02

    公开号:

    CN105005501A

    公开日:

    2015.10.28

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 9/48申请日:20150702|||公开
    IPC分类号: G06F9/48; G06N3/12 主分类号: G06F9/48
    申请人: 中国地质大学(武汉)
    发明人: 熊永华; 吴敏; 黄素珍; 李蕾
    地址: 430074湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
    优先权:
    专利代理机构: 武汉华旭知识产权事务所42214 代理人: 刘荣; 周宗贵
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510386071.4

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.06.26|||2015.11.25|||2015.10.28

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供了一种面向云数据中心的二阶任务优化调度方法,包括云数据中心二阶任务调度建模、定义基因编码规则、种群初始化、计算适应度和遗传操作,其中遗传操作利用了基于Johnson规则的解码、线性交叉算子、单点进化变异算子以及交叉进化变异。本发明一方面通过遗传算法将任务分配到合适的处理机上,另一方面在遗传算法的解码过程中巧妙结合Johnson排序,使得分配到同一处理机上的任务能以最小完成时间执行,最后获得数据中心任务调度的相对满意解。本发明将问题抽象为一般化二阶任务调度问题,通过负载均衡的策略有利于提高资源利用率、降低使用和维护成本,适用于大部分二阶任务调度系统,具有显著的效果和很强的实用性。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种面向云数据中心的二阶任务优化调度方法,其特征在于包括以下步骤:
    (1)建立云数据中心的二阶任务模型:
    设由m个任务组成的集合为J={J1,J2,...,Jj,...Jm},其中,j∈[1,m],任务表示第一阶段即任务计算阶段所需的时长,表示第二阶段即网络传输阶段所需的时长;设由n个处理机组成的集合为M={M1,M2,...,Mi,...Mn},其中Mi表示集合中的一个处理机,i∈[1,n];任务数目m、每个任务第一阶段和第二阶段所需的时长以及处理机数目n均为已知量;
    定义大小为n×m的任务分配矩阵D,D中的第i行第j列的值dij的定义如下:

    任务分配矩阵D中每一行仅有一个值为1,表示J中的一个任务分配到一个处理机上;任务一旦调度到M中的一个处理机上,则第一阶段和第二阶段均在该处理机上完成;二阶任务模型的任务为:找到合适的D,使J中的所有任务的总的时长最??;任务分配矩阵D为任务的解;
    (2)定义基因编码规则:
    从任务分配矩阵D的第一行开始,依次记录每一行值为1的元素所在的列数,将列数依次添加至序列I中;则I为由任务分配矩阵D编码得到的自然数序列;序列I为一个个体;
    (3)种群初始化:
    初始化得到包含np个个体的种群X={I(1),I(2),...,I(x),...,I(np)},x=1,2,...,np,np为种群规模,根据花费与优化质量权衡方法选择得到;种群中的任意个体I(x)均由随机方法得到,且满足步骤(2)定义的基因编码规则,I(x)=[s1,s2,...sj,...sm],sj∈{1,2,...,n},j=1,2,...m;所述种群X为初始种群;
    (4)遗传操作:
    (4-1)设置终止条件,对当前种群重复步骤(4-2)至步骤(4-4),直到满足终止条件为止;
    (4-2)选择算子:采用轮盘赌方法进行个体选择,包括以下步骤:
    计算当前种群的适应度其中每个个体的适应度通过以下公式计算:
    f(I(x))=1C‾=1max{Ci},i=1,2,...,np]]>
    其中,f(I(x))表示个体I(x)的适应度,Ci为处理机Mi上所有任务的完成时间,根据处理机Mi上各任务每个阶段的所需时长相加得到;
    计算种群中每个个体的选择概率计算每个个体的累计选择概率利用随机数产生方法生成随机数r=rand[0,1];若r<P(I(1)),则选择I(1),若P(I(x-1))<r<P(I(x)),其中2≤x≤np,则选择I(x);
    (4-3)线性交叉算子:
    从当前种群中任意选择两个个体作为父代个体I(1)和I(2),利用随机数产生方法生成随机数rc=rand[0,1],对I(1)和I(2)进行交叉操作:
    I^(1)=rcI(1)+(1-rc)I(2)]]>
    I^(2)=rcI(2)+(1-rc)I(1)]]>
    对交叉后产生的新个体进行圆整化,得到合法子代
    (4-4)进化变异算子:通过单点进化变异或者交叉进化变异进行进化变异算子;
    其中,单点进化变异的过程为:任意选择父代个体I(x),对该个体基于Johnson规则进行解码,所述基于Johnson规则进行解码的过程为:设解码后分配到处理机Mi的所有任务组成的序列为Li,依次记录I(x)中值为“i”的数出现的位置j,每个i对应的j组成集合Jj,Jj就是分配到Mi上的任务的集合;根据和的大小关系将各个任务分组,其中第一组Group1包含的任务,第二组Group2包含的任务;对Group1中的任务按照进行不减排列,对Group2中的任务按照进行不增排列,然后以Group1在前、Group2在后的顺序将两组合并为新的组Group,完成排序;
    比较各处理机Mi的当前完成时间Ci,获取最大值和最小值,设为 Cmin=Ca,Cmax=Cb,其中最小值对应的处理机为Ma,分配到该处理机的所有任务组成的序列为La;最大值对应的处理机为Mb,分配到该处理机的所有任务组成的序列为Lb;计算最大完成时间与最小完成时间的差值Δ=Cmax-Cmin=Cb-Ca,在Lb中寻找是否存在任务Jk,满足sk=b且如存在,则将Jk从Lb移至La,即令sk=a;
    交叉进化变异:任意选择父代个体I(x),对该个体基于Johnson规则进行解码,比较各处理机Mi的当前完成时间Ci,获取最大值和最小值,设为Cmin=Ca,Cmax=Cb,计算最大完成时间与最小完成时间的差值Δ=Cmax-Cmin=Cb-Ca,在Lb中寻找任务Jk,La中寻找任务Jl,满足sk=b,sl=a且如存在,则将交换Jk与Jl,即令sk=a,sl=b。

    2.  根据权利要求1所述的面向云数据中心的二阶任务优化调度方法,其特征在于:步骤(3)所述的种群规模为20到40。

    3.  根据权利要求1所述的面向云数据中心的二阶任务优化调度方法,其特征在于:步骤(4-1)所述的设置终止条件,对当前种群重复步骤(4-2)至步骤(4-4),直到满足终止条件为止,具体为:设置最大遗传代数,对当前种群重复步骤(4-2)至步骤(4-4),直到产生设置的遗传代数达到设置的最大遗传代数为止。

    4.  根据权利要求1所述的面向云数据中心的二阶任务优化调度方法,其特征在于:步骤(4-1)所述的设置终止条件,对当前种群重复步骤(4-2)至步骤(4-4),直到满足终止条件为止,具体为:设置最大CPU时间,对当前种群重复步骤(4-2)至步骤(4-4),直到设置的最大CPU时间结束为止。

    关 键 词:
    一种 面向 数据中心 任务 优化 调度 方法
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