【摘 要】
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云计算任务调度算法影响云服务商和云用户的效益。高效的任务调度算法能够提高云计算系统的整体效益。在任务调度过程中,服务器过载导致任务排队时间增加,会降低云计算系统的效益。因此,降低负载不均衡度是高效的任务调度算法的目标之一。本文提出了一种可用性感知的非合作博弈云计算任务调度算法（AvailabilityAware Task Scheduling Algorithm,AATSA）,在该算法中云用户通过
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云计算任务调度算法影响云服务商和云用户的效益。高效的任务调度算法能够提高云计算系统的整体效益。在任务调度过程中,服务器过载导致任务排队时间增加,会降低云计算系统的效益。因此,降低负载不均衡度是高效的任务调度算法的目标之一。本文提出了一种可用性感知的非合作博弈云计算任务调度算法（AvailabilityAware Task Scheduling Algorithm,AATSA）,在该算法中云用户通过感知虚拟机可用性来降低系统的负载不均衡度。具体来说,本文将任务调度过程看作处于竞争关系的云用户博弈过程,从而能借助博弈论获取任务调度方案,云用户以最小化自己的任务响应时间和任务使用成本为目标与其他云用户博弈,在云用户博弈过程中,虚拟机的处理速率被云用户认为是随着任务量的增加而线性下降,虚拟机的处理速率的改变引起响应时间和使用成本的改变,促使任务分配更加均匀。针对提出的AATSA算法,本文在Cloud Sim平台进行仿真实验,并与现有的Min RT、Min Cost、CALBA三种基于非合作博弈的任务调度算法,在系统任务到达率、系统规模、系统异构程度三个方面进行了全面对比。特别是当系统任务到达率为0.8时,本文提出的AATSA比Min RT和Min Cost减少了4.69%、8.99%的总响应时间,但比CALBA增加4.22%的总响应时间;AATSA比Min RT和Min Cost减少了6.22%、6.49%的总使用成本,但比CALBA增加4.20%的总使用成本;AATSA比CALBA降低了51.37%的负载不均衡度。在不同系统规模和系统异构程度下,AATSA同样增加总响应时间和总使用成本以及降低系统负载不均衡度。综上所述,在增加总响应时间和总使用成本的情况下,本文提出的AATSA算法有效降低任意系统任务到达率、任意系统规模以及任意系统异构程度的负载不均衡度。
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