基于多尺度量子諧振算法的任務調度
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合理地分配虛擬計算資源以進行有效的任務調度是云計算中的一個核心問題。為了更好地利用虛擬計算資源，高效地完成服務需求，提出了一種基于多尺度量子諧振子算法（ MQHOA）的任務調度算法。首先，該算法將每一個調度方案當成一個采樣位置，利用高斯采樣的隨機性在當前尺度下搜索局部最優(yōu)解；其次，判斷算法是否處于能級穩(wěn)定狀態(tài)，如果穩(wěn)定，則進入能級降低過程，最壞的調度方案將被替換；最后，算法進入尺度下降的過程，算法由全局搜索過渡到局部搜索，迭代多次之后，算法停止并輸出找到的最優(yōu)結果。通過在CloudSim平臺上進行仿真實驗，與現(xiàn)有的先來先服務（ FCFS）算法和粒子群優(yōu)化（PSO）算法對比，MQHOA總任務完成時間減少10%以上，負載不均值下降0.4以上。實驗結果表明，基于MQHOA的任務調度算法能夠快速收斂，有良好的全局收斂性和自適應能力，在云計算任務調度過程中，能夠起到減少總任務完成時間和均衡負載的作用。
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