移动云计算环境下多工作流任务调度的联合优化方法
Joint optimization method for multi-workflow task scheduling in mobile cloud computing environment
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
摘要
传统移动云计算环境下的任务调度通过random算法来决定任务执行位置,通过动态电压调节技术来调节工作频率,通过任务间的差异性判别进行任务的整合,这往往带来了很多不合理的任务迁移,并导致CPU负载严重,造成了系统损害和大量能耗。针对多工作流任务提出了CCS算法,它包括consolidation算法与多任务并发算法,通过增加任务之间传输与执行的并发性,增加任务集整合的概率,提高任务的处理速率,减少任务的响应时间,增加CPU使用率的同时将主机和内核CPU使用率控制在阈值上限以下,避免CPU过载并根据多任务并发来优化local算法,调整任务执行位置,提高迁移效率的同时也避免了随机算法的局限性。实验结果表明该算法可以有效地提高系统性能,避免CPU过载问题,并且优化了能耗和工作流的完成时间。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61572238)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.02.0058
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2261-2265
文章编号: 1001-3695(2020)08-004-2261-05
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
宋祖尧, 戴月明. 移动云计算环境下多工作流任务调度的联合优化方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2261-2265. (Song Zuyao, Dai Yueming. Joint optimization method for multi-workflow task scheduling in mobile cloud computing environment [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2261-2265. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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