[發明專利]多目標云任務均衡調度方法、服務器及存儲介質

有效

• 申請號: 201910431622.2
• 申請日: 2019-05-21
• 公開（公告）號: CN110147274B
• 公開（公告）日: 2022-01-18
• 發明（設計）人: 張小慶
• 申請（專利權）人: 長沙雷電云網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06N3/00
• 代理公司: 廣州海藻專利代理事務所(普通合伙) 44386
• 代理人: 張大保

1.一種多目標云任務均衡調度方法，其特征在于，所述方法包括：

確定當前多目標云任務的目標參數，所述目標參數包括任務執行截止時間D、任務執行成本預算B、當前云任務集合T以及當前云資源集合R；所述當前云任務集合包括n個云任務，所述當前云資源集合包括m個云資源；對各個目標參數進行參數初始化處理，所述目標參數包括：任務執行時間矩陣ETC、任務執行代價矩陣ECC、任務執行費用預算B，所述任務執行時間矩陣包括各個云任務在不同云資源的單元執行時間，所述任務執行代價矩陣包括各個云任務在不同云資源上的占用的單元資源成本；

基于不同的目標參數并根據預設規則為所述當前多目標云任務生成N個種群粒子，其中，每個種群粒子表征各個云任務在不同云資源上的調度結果，每個種群粒子表征一個m行n列的矩陣，所述矩陣的單個元素表征單個云任務在一個云資源上的調度結果，在單個云任務調度至一個云資源上成功執行時，所述單個元素為真值；在單個云任務調度至一個云資源上執行失敗時，所述單個元素為假值；所述矩陣的每一列有一個值為真值的元素，所述矩陣的每一行有多個值為真值的元素；

對所述當前云任務集合進行遍歷，獲取遍歷到的任務T_b；

從當前云資源集合中選取一個云資源作為資源R_g；

計算所述任務T_b在所述資源R_g上的執行時間t(T_b，R_g)；

獲取所述任務T_b在所述資源R_g上的調度結果，以及所述任務T_b在所述資源R_g上的執行代價c(T_b，R_g)，返回所述從當前云資源集合中選取一個云資源作為資源R_g的步驟，直至所述當前云資源集合中的云資源均被選取過；

通過公式13對所述任務T_b在所述資源R_g上的調度結果進行表征：

其中，χ(T,R)表示所述任務T_b在所述資源R_g上的調度結果，若所述任務T_b調度至所述資源R_g上成功執行時，則χ(T,R)為真值1；若所述任務T_b調度至所述資源R_g上執行失敗時，則χ(T,R)為假值0；

在對所述當前云任務集合遍歷結束時，統計各個云任務在不同的云資源上的執行時間t(T_b，R_g)、各個云任務在不同的云資源上的執行代價c(T_b，R_g)、以及各個云任務在不同的云資源上的調度結果χ(T,R)；

通過各個云任務在不同的云資源上的執行代價c(T_b，R_g)、以及各個云任務在不同的云資源上的調度結果χ(T,R)計算所述當前云任務集合的任務執行總代價C(T,R)；

通過各個云任務在不同的云資源上的執行時間t(T_b，R_g)、以及各個云任務在不同的云資源上的調度結果χ(T,R)計算所述當前云任務集合的任務執行總時間T(T,R)；

通過公式12計算所述當前云任務集合的任務執行總代價C(T,R)：

通過公式14計算所述當前云任務集合的任務執行總時間T(T,R)：

其中，每個種群粒子表征所述當前多目標云任務的一種聚類解，所述N為正整數；

對所述N個種群粒子進行迭代；

通過公式21并根據所述任務執行總代價C(T,R)、所述任務執行總時間T(T,R)、所述任務執行截止時間D和任務執行成本預算B計算每次迭代周期t中所述N個種群粒子的適應度；

其中，fit表示適應度函數，α表示時間因子，β表示代價因子，其中，α+β＝1，α、β∈[0,1]，在所述任務執行總代價C(T,R)小于等于所述任務執行成本預算B，且所述任務執行總時間T(T,R)小于等于所述任務執行截止時間D時，所述種群粒子的適應度不為0；在所述任務執行總代價C(T,R)大于所述任務執行成本預算B，且所述任務執行總時間T(T,R)大于所述任務執行截止時間D時，所述種群粒子的適應度為0；

基于引力搜索算法并根據所述N個種群粒子的適應度分別計算各個種群粒子的粒子速度；

通過各個種群粒子的粒子速度對各個種群粒子對應的矩陣進行更新，將更新后的矩陣作為最終調度解；

在各個種群粒子進行矩陣更新處理之后，分別計算各個種群粒子的當前適應度，從各個當前適應度選取最優適應度，將所述最優適應度對應的種群粒子的最終調度解作為所述當前多目標云任務的任務調度最優解，以實現對所述當前多目標云任務的均衡調度。