The invention is applicable to the field of computer technology, and provides a cloud computing task allocation method, device, device and storage medium. The method includes: when receiving the cloud task allocation request, according to the cloud task allocation request to be allocated, the cloud task allocation model is constructed, and the cloud task allocation model and ants are used. Cluster algorithm optimizes the assignment of cloud computing tasks in the first preset number of times, generates the first preset number of intermediate assignment paths, and uses genetic algorithm to evolve the second preset number of times to generate the optimal assignment path of cloud computing tasks, and assigns cloud computing tasks to the cloud according to the optimal assignment path. The virtual machine in the environment can effectively improve the performance of cloud computing task allocation through hybrid swarm intelligence algorithm combined with ant colony algorithm and genetic algorithm, ensure the shorter response time and completion time of cloud computing tasks, and then improve the service quality and user experience of cloud computing platform.
【技术实现步骤摘要】
一种云计算任务分配方法、装置、设备及存储介质
本专利技术属于计算机
,尤其涉及一种云计算任务分配方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
云计算是一个方便、灵活的计算模式,是可通过网络进行访问和使用的计算资源(例如:网络、服务器、存储、应用程序服务)的共享池,其核心思想是将大量计算资源进行统一的管理和调度,以使这些计算资源像日常生活中的水一样在网络中按需分配。云计算任务分配是指根据用户所请求任务的复杂性,在有限的云计算资源下对海量的调度任务进行处理。近年来,对云计算任务分配方法的研究正在不断地发展,然而现有的云计算调度方法性能不佳,难以在用户提交大量独立任务时保证任务的响应时间、完成时间尽可能的短,从而难以保证云计算平台的服务质量和用户体验。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种云计算任务分配方法、装置、设备及存储介质,旨在解决由于现有技术中云计算任务分配方法的性能不佳,难以保证云计算任务的响应时间和完成时间较短的问题。一方面,本专利技术提供了一种云计算任务分配方法,所述方法包括下述步骤:当接收到用户的云任务分配请求时,根据所述云任务分配请求中待分配的云计算任务,构建云任务分配模型;通过所述云任务分配模型和预设的蚁群算法,对所述云计算任务的分配进行第一预设数目次优化,生成所述第一预设数目个中间分配路径;通过预设的遗传算法对所述中间分配路径进行第二预设数目次进化,生成所述云计算任务的最优分配路径;将所述云计算任务按照所述最优分配路径分配给云环境中的虚拟机。另一方面,本专利技术提供了一种云计算任务分配装置,所述装置包括:模型构建单元,用于当接收到用户的云 ...
【技术保护点】
1.一种云计算任务分配方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:当接收到用户的云任务分配请求时,根据所述云任务分配请求中待分配的云计算任务,构建云任务分配模型;通过所述云任务分配模型和预设的蚁群算法,对所述云计算任务的分配进行第一预设数目次优化,生成所述第一预设数目个中间分配路径;通过预设的遗传算法对所述中间分配路径进行第二预设数目次进化,生成所述云计算任务的最优分配路径;将所述云计算任务按照所述最优分配路径分配给云环境中的虚拟机。
【技术特征摘要】
1.一种云计算任务分配方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:当接收到用户的云任务分配请求时,根据所述云任务分配请求中待分配的云计算任务,构建云任务分配模型;通过所述云任务分配模型和预设的蚁群算法,对所述云计算任务的分配进行第一预设数目次优化,生成所述第一预设数目个中间分配路径;通过预设的遗传算法对所述中间分配路径进行第二预设数目次进化,生成所述云计算任务的最优分配路径;将所述云计算任务按照所述最优分配路径分配给云环境中的虚拟机。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过所述云任务分配模型和预设的蚁群算法,对所述云计算任务的分配进行第一预设数目次优化,生成所述第一预设数目个中间分配路径的步骤,包括:对所述任务分配模型中每个任务虚拟机配对节点间的信息素进行初始化,生成所述蚁群算法的信息素矩阵;通过所述蚁群算法的蚂蚁在所述任务虚拟机配对节点中生成相应路径,将所述每只蚂蚁相应路径中的局部最优路径设置为所述中间分配路径;根据所述任务分配模型中所述云计算任务在所述云环境的虚拟机上的运行时间,对所述每只蚂蚁相应路径上的信息素进行更新;判断所述蚁群算法的优化次数是否达到所述第一预设数目,是则完成所述蚁群算法的优化过程,否则跳转至通过所述蚁群算法的蚂蚁在所述任务虚拟机配对节点中生成相应路径的步骤。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,对所述每只蚂蚁相应路径上的信息素进行更新的步骤之后,判断所述蚁群算法的优化次数是否达到所述第一预设数目的步骤之前,所述方法还包括:按照预设的最优路径信息素更新公式,通过经过所述局部最优路径的每只蚂蚁对所述局部最优路径上的信息素进行更新。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,通过预设的遗传算法对所述中间分配路径进行第二预设数目次进化,生成所述云计算任务的最优分配路径的步骤,包括:对所述中间分配路径进行编码,以生成所述遗传算法的当前种群;根据预设的适应值函数对所述当前种群进行进化,生成下一代种群;判断所述遗传算法的进化次数是否达到所述第二预设数目,是则将所述下一代种群的最优个体设置为所述最优分配路径,否则将所述下一代种群设置为所述当前种群,跳转至根据预设的适应值函数对所述当前种群进行进化的步骤。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述中间分配路径进行编码的步骤,包括:对所述中间分配路径中的任务虚拟机配对节点进行排序,生成所述每个中间分配路径的虚拟机序列;将所述虚拟机...
【专利技术属性】
技术研发人员:张勇,唐琳琳,赵东宁,鹤荣育,梁长垠,曾庆好,
申请(专利权)人:深圳大学,哈尔滨工业大学深圳研究生院,
类型:发明
国别省市:广东,44
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