1.算法描述 鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)[1]。鲸鱼优化算法(WOA)是 2016 年由澳大利亚格里菲斯大学的 Mirjalili 等提出的一种新的群体智能优化算法,因算法简练易于实现,且对目标函数条件要求宽松,参数控制较少等种种优点受到一批又一批学者的亲睐,且经过不断的改进WOA已应用于许多领域。WOA算法设计的既...
一、HEFT算法:云环境下的性能优先工作流调度 HEFT算法是一种基于列表的启发式算法,被广泛应用于工作流调度算法的研究中。该算法以性能优先为核心,通过计算每个任务节点的rank值来确定任务调度的优先级。rank值表示的是工作流上任务从开始节点到结束节点的关键路径长度,其确定过程是自下而上进行的。在HEFT算法中,每个...
基于资源感知的动态云任务调度算法主要依据实时的资源使用情况和任务需求,通过智能算法进行任务与资源的匹配和调度。算法主要包括以下几个步骤: 1.资源感知:通过监控系统实时获取云计算环境中的资源使用情况,包括CPU、内存、存储、网络等资源的使用率。 2.任务分析:对待调度的任务进行分析,包括任务的计算复杂度、数据量、...
一、资源调度算法 1.资源调度算法的定义 资源调度算法是指根据用户需求和系统资源情况,将任务分配到合适的计算节点上,以达到提高系统性能和资源利用率的目的。在云计算环境中,资源调度算法需要考虑以下几个方面的因素:任务特征、资源特征、用户需求和系统性能指标等。 2.资源调度算法的挑战 资源调度算法面临着以下挑战:...
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、模因算法(Memetic Algorithm, MA)、狮子算法(Lion Algorithm, LA)、帝国竞争算法(Imperialist Competitive Algorithm, ICA), 是在云计算中与任务调度相关的少数生物启发算法. 基于群体智能(Swarm Intelligence, SI) 蚁群(Ant Colony Optimization, ACO)算法、粒子群优化(Particle Swarm...
微美全息(NASDAQ:WIMI)开发基于深度强化学习的云计算任务调度算法，提高云计算系统资源利用率 云计算是一种将计算资源以服务的形式提供给用户的模式，其具有高度的灵活性和可扩展性。云计算系统中存在着大量的任务需要调度到不同的虚拟机上执行。云计算任务调度是云计算系统中的关键问题之一，它涉及到如何合理高效地...
基于数学模型的调度方法由于缺乏动态适应性,在复杂多变的云环境中表现不佳。此外,一些强化学习算法(如DeepRM-Plus和RLSched)虽然具备一定的环境适应能力,但其收敛速度慢、学习成本高,限制了实际应用中的调度效率。 这些问题表明,迫切需要开发一种智能化...
摘要:在当前的社会当中,随着计算机技术和网络技术的发展,云计算逐渐成为一种主要的计算方式。而在云计算当中,任务调度算法发挥着重要的作用。对此,应当对计算资源进行合理的分配,对任务调度算法进行改进,从…
在平台中,任务调度算法是提高平台工作效率的关键之一。云计算任务调度的目标就是将相互独立的N项任务分配到M种异构可用的资源上,使得任务的完成总时间最小且资源得到充分利用。在实际应用中则是将不同的任务分配给不同的虚拟机执行,以使得网络带宽占用率最小,得到最佳的任务执行时间[3]。
基于云计算的流媒体任务调度算法 0 引言 随着计算机时代的发展,用户的基数正在不断扩大,而对应的在线视频的量级也正逐步扩展,为解决点对点的在线视频的服务器的速度和带宽问题,以及大量的视频资源带来服务器计算负载问题,增加其负载而带来了“云计算”[1]。