云环境下超启发式能耗感知调度算法

作     者：陈少淼 李智勇 杨波 李彦武 CHEN Shaomiao;LI Zhiyong;YANG Bo;LI Yanwu

作者机构：湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 湖南财政经济学院信息管理系长沙410205 国家电网湖南省电力公司信息通信公司长沙410007 

基　　金：国家自然科学基金(No.61173107) 国家高技术研究发展计划(863)(No.2012AA01A301-01) 广东省惠州市产学研结合项目(No.2012C050012012) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2016年第52卷第2期

页      码：74-80页

摘      要：能耗感知调度的研究对云计算数据中心的可持续发展有着重要意义。能耗感知调度是一个NP难的多目标优化问题,目前云环境下的任务调度算法较少考虑能耗问题,且不能实现对能耗的灵活管理,随机搜索算法是一种解决该问题的有效途径,但其计算开销大,收敛速度慢。将异构云环境下的能耗感知调度问题定义为一个带约束的问题,即在一定的完成时间下优化系统能耗,以实现对能耗的灵活管理。此外,提出了基于在线学习的超启发式算法(OLHH),该算法结合电压调节技术,在设计了简单高效的启发式策略集的基础上,引进超启发式算法,并采用在线学习的方式跟踪启发式策略的表现,实现对启发式策略的合理管理,从而达到提高算法的收敛性能的目的。模拟实验表明,该算法能够实现系统能耗的灵活管理,且比传统的随机搜索算法有着更好的收敛性能。

主 题 词：异构云 电压调节 能耗感知调度 超启发式算法 在线学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.1401-0083

馆 藏 号：203966851...