[发明专利]一种基于布谷鸟搜索的storm动态负载均衡方法

摘要

本发明涉及一种基于布谷鸟搜索算法的storm集群动态负载均衡方法，首先根据实时检测到的节点信息计算节点负载，然后根据负载信息为集群的节点赋予性能权值，通过布谷鸟搜索算法的寻优过程动态调整权值，最后计算出节点上任务的分配权重，根据权重分配任务，从而完成集群的动态负载均衡。本发明兼顾了集群的CPU、内存、网络等资源的实时利用情况，并实现了集群节点性能权重向量的寻优过程，完成任务的动态分配；通过对布谷鸟搜索中步长因子的自适应调整使得寻优过程能更快速的找到全局最优的权重向量，可以实现资源的合理分配，从而减小集群响应时间，具有更高的集群吞吐量和更小的系统延迟。

主权项

1.一种基于布谷鸟搜索算法的storm集群动态负载均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获取集群节点负载信息，包括节点性能向量以及节点上任务的完成率，初始化相关参数，包括宿主鸟巢的数目即需要分配的任务数量，鸟蛋被发现的概率即迭代产生解的淘汰概率，全局最大迭代次数，步长初值，适应度阈值；步骤二：判断是否达到迭代停止条件，即达到最大迭代次数Max或适应度阈值大于步骤一中设定的阈值，若达到停止条件则停止迭代，否则继续；步骤三：通过节点性能向量和性能权重向量计算集群节点的负载向量，计算节点上任务的分配权重和适应度函数值；步骤四：判断本次迭代适应度函数值是否更优，即函数值值更小，若更优则进行下一步，否则保留上次求得的节点性能权重向量；步骤五：根据当前节点性能权重向量与初始距离的平均值与步长初值的乘积计算布谷鸟搜索算法的步长因子，根据节点性能权重向量更新公式计算新的节点性能权重向量；步骤六：随机产生一个数K(0

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