[发明专利]一种基于万有引力搜索的云计算任务调度方法

说明书

本发明公开了一种基于万有引力搜索的云计算任务调度方法，本方法将用户需求的任务高效的分布在云系统的各个虚拟机上，由于云计算负载均衡方法或者云计算任务调度方法本身是一个NP问题。任务分配过程中，主要需要解决的是服务器的选择问题。而万有引力算法中个体是呈分布式的状态，个体之间具有较高的自组织性，符合云计算的特点。利用模拟万有引力相互吸引的过程，尽可能找到合适的虚拟机和服务器，从而提升系统性能，并且根据虚拟机反馈的信息尽可能做出正确的决定，同样虚拟机在每次分配任务结束之后更新自己信息，并通知后来的云任务，保证算法的高效。

技术领域

本发明涉及一种基于万有引力搜索的云计算任务调度方法。

背景技术

云计算的思想是将运算任务分布在由大量服务器构成的资源池上，并且 这些资源可以按需分配给用户使用。因为云计算中存在庞大的用户群，因此 在网络计算中，常常会涉及到服务器节点的选择以及当前网络拥塞情况的调 整，负载均衡的目的正是为了解决网络环境和服务器的问题。云计算任务的 有效调度不仅可以减少执行成本和时间，也可以获得更好的经济效益。负载 均衡的算法一般都是基于动态启发式算法。但目前的万有引力搜索算法容易 早熟，算法精度不高，运行效率偏低。

发明内容

为了解决目前万有引力搜索算法存在容易早熟，算法精度不高，运行效 率偏低的技术问题，本发明提供一种利用模拟万有引力相互吸引的过程，尽 可能找到合适的虚拟机和服务器，从而提升系统性能，并且根据虚拟机反馈 的信息尽可能做出正确的决定，同样虚拟机在每次分配任务结束之后更新自 己信息，并通知后来的云任务，保证算法的高效的基于万有引力搜索的任务 调度方法。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是，

一种基于万有引力搜索的云计算任务调度方法，包括以下步骤：

步骤一，选择：随机选择所有任务的n％作为样本，0n100，按照ETC 矩阵来得到执行任务花费时间最少的方式，按这个方式来选择虚拟机去执行 任务；

步骤二，判断平衡：如果当前系统处于平衡状态，则直接将当前批次任 务分配到步骤一中选择的虚拟机上，若不平衡，则执行步骤三；

步骤三，迭代：为当前批次预分配的任务通过迭代方式来选择更为合适 的虚拟机，并根据该迭代方式为虚拟机分配合适的服务器；

步骤四，判断当前物理机是否超过负载，若当前系统处于平衡状态则执 行步骤六，否则执行步骤五；

步骤五，限制系统负载，更新当前的系统，重新选择虚拟机调度执行任 务，返回步骤三；

步骤六，分配任务到虚拟机上；

步骤七，结束调度。

所述的一种基于万有引力搜索的云计算任务调度方法，所述的步骤二中， 用于判断平衡的公式为：

其中T_i^VM为第i个虚拟机的当前负载，N为虚拟机个数；

T_j^C为第j个物理机的当前负载，M为物理机个数；

E_L(X)^VM为当前时刻虚拟机负载均值；

E_L(X)^C为当前时刻物理主机负载均值；

D_L(X)^VM为当前时刻虚拟机负载方差；

D_L(X)^C为当前时刻物理机负载方差；