摘要：当前均衡任务调度方法在运行中,存在负载分布不均现象,导致集群节点负载压力过大。为解决上述问题,引入远程网络通信技术,改进现有均衡任务调度方法。通过建立远程网络通信协议、完善远程网络通信模块、建立服务器端与客户端通信,完成远程网络通信环境的搭建。在此基础上,建立Hadoop任务调度,根据Hadoop任务调度完善均衡tasks分配方法,完成均衡任务调度方法的改进。模拟均衡任务调度方法使用环境,设计对比实验结果表明,应用改进后方法,有效改善负载分布不均现象,缓解集群节点压力。

摘要：针对物流云服务模式中调度任务多、信息量大、需求广的特点,提出了一种改进蝙蝠算法求解物流云服务调度问题的方案,其优化目标为最小化调度时间和最大化资源利用率。根据设计的算法流程,首先基于工件升序排列(ranked order value,ROV)规则对蝙蝠个体进行重新编码;然后调整初始化数据范围来减少分配任务超载和资源闲置现象,并在迭代过程中增加约束条件来均衡任务量,最终实现了资源与任务的智能调度。通过和遗传、粒子群以及基本蝙蝠算法的对比分析,体现了改进算法的优越性。最后利用Witness对方案进行仿真,证明了改进蝙蝠算法在解决物流云服务任务调度中的有效性,同时扩展了蝙蝠算法的应用领域。