[发明专利]电力云数据中心多目标任务调度方法

说明书

一种电力云数据中心多目标任务调度方法，属于电力信息化技术领域。本发明的目的是对效率和能耗进行多目标任务调度以统一协调电力云数据中心多目标任务调度的电力云数据中心多目标任务调度方法。本发明步骤是：建立模型，选取待优化变量、优化目标及确定约束条件，设置初始变量并给定待优化变量范围，将待优化变量作为优化过程中种群个体，根据种群中各个体所包含的待优化变量值更新电力云数据中心任务调度中对应数据，求取种群中各个体对应的优化目标函数值；对种群个体进行快速非支配排序。本发明的电力云数据中心多目标任务调度方法，能够统一协调电力云数据任务调度的效率、能耗等多个目标间的关系，具有方法科学，适用性强，效果佳等优点。

技术领域

本发明属于电力信息化技术领域。

背景技术

科学合理的任务调度方法是确保数据中心节能降耗的重要举措,也是促进电网企业安全经济运行的重要手段。作为一种新的计算模式，云计算能够采用虚拟化技术将统一调配异构的硬件资源；数据中心在收到用户任务数据时，可将任务分配到虚拟化后的硬件资源上处理并返回相应结果。但当任务高峰时刻，数据中心的负载将急剧增大、功耗也相应快速上升，致使散热压力大，因此如何高效而节能地将任务分配调度到硬件资源上对于云计算的高效性是一个关键问题。传统以效率最高或能耗最小的单一目标调度方法已无法满足数据中心任务调度的需要。在此背景下，多目标数据中心任务调度因为能统一协调任务调度的效率、能效要求等多个具有不同重要性甚至相互矛盾的目标受到了国内外研究人员的广泛关注。

针对电力云数据中心多目标任务调度问题，国内外学者已进行了一些有益的探索。云环境下的任务调度往往将效率作为首要目标，同时数据中心的大量处理机器运算会耗费大量电能，这对于分布了大量主机的数据中心十分不利，不仅浪费能源增加成本，而且造成数据中心散热问题。但目前现有方法大多仅只针效率或能耗的单目标优化，鲜有关于对效率和能耗进行多目标任务调度的研究报道。

发明内容

本发明的目的是对效率和能耗进行多目标任务调度以统一协调电力云数据中心多目标任务调度的电力云数据中心多目标任务调度方法。

本发明步骤是：

S1、建立模型，选取待优化变量、优化目标及确定约束条件

(a)选取待优化变量，待优化变量为电力云数据中心任务调度的变量；

(b)选取优化目标，选用提高效率和减少能耗作为优化目标，协调各优化目标之间关系，优化目标函数表达式为：

式(1)中，T和E分别代表总执行时间和虚拟机执行该任务时的总任务耗能两个优化目标；V为虚拟机个数；VM(v,t)为虚拟机v执行任务t所需要的时间；N为分配到该虚拟机上任务的个数；power_a(v)为虚拟机v执行任务时的功率；power_d(v)为虚拟机v空闲状态下的功率；

S2、设置初始变量并给定待优化变量范围

(c)待优化变量的上、下限，对于离散变量还需指定步长；

(d)种群规模pop、迭代次数gen、目标函数数目M、优化变量个数P、选择操作进制tour、交叉和变异操作过程中分配数mu和mum；

S3、将待优化变量作为优化过程中种群个体，采用混合编码的方式，根据待优化变量范围随机生成初始种群，在范围内随机产生个体并形成初始种群

S4、根据种群中各个体所包含的待优化变量值更新电力云数据中心任务调度中对应数据，求取种群中各个体对应的优化目标函数值；

S5、对种群个体进行快速非支配排序，并计算虚拟适应度，经选择、交叉和变异处理，生成子种群的具体实现方式为：

(g)快速非支配排序，是经过对相关目标函数的计算得到电力云数据中心多目标任务调度的非劣集解，根据非劣结果对个体进行分层处理，向Pareto最优解的方向逼近使种群进化的一种排序方法；在进化过程中，为保持种群的多样性，设计个体拥挤距离，并在选择过程中优先选择拥挤距离较大的个体；