【技术实现步骤摘要】
基于樽海鞘群的云任务调度方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及云计算领域
，尤其涉及一种基于樽海鞘群的云任务调度方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
云任务调度不同于传统的任务调度问题，需要考虑的因素更多更复杂。首先，其用户执行任务时的服务质量(QoS，QualityofService)需求越来越多样化，如：服务响应时间需求或者提供服务所需的代价等问题。其次，云服务在提供给用户时具有异质性、动态性和弹性等特征。最后，在提交任务时，需要满足用户预定义的时间或执行预算等方面的约束。此时的云任务调度问题本质上是一个联合优化问题。目前的研究中，一些工作主要集中于执行时间的优化，未考虑用户的预算约束。然而，由于云计算的市场化特征，用户使用云资源必须对其进行付费，一些工作则考虑了用户预算和截止时间约束。任务调度过程中的多约束条件下的多目标优化工作相对比较少。樽海鞘群优化算法是目前最新的智能群体算法之一，在2017年被研究人员首次提出，已经被应用于大数据领域中的特征选择问题、无缘时差定位等问题。樽海鞘群算法的思想源于樽...
【技术保护点】
1.一种基于樽海鞘群的云任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待调度的云任务集合及云资源集合，并根据所述云任务集合及所述云资源集合建立樽海鞘群；/n对所述樽海鞘群中的各樽海鞘个体进行适应度计算，并根据计算结果对所述樽海鞘群中的各樽海鞘个体进行位置信息更新；/n对位置信息更新后的所有樽海鞘个体进行适应度计算，获得适应度计算结果；/n根据所述适应度计算结果确定适应度值最大的目标樽海鞘个体，并将所述目标樽海鞘个体的当前位置信息作为任务调度最优解；/n根据所述任务调度最优解将所述云任务集合中的云任务调度到所述云资源集合对应的云资源中。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于樽海鞘群的云任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待调度的云任务集合及云资源集合，并根据所述云任务集合及所述云资源集合建立樽海鞘群；
对所述樽海鞘群中的各樽海鞘个体进行适应度计算，并根据计算结果对所述樽海鞘群中的各樽海鞘个体进行位置信息更新；
对位置信息更新后的所有樽海鞘个体进行适应度计算，获得适应度计算结果；
根据所述适应度计算结果确定适应度值最大的目标樽海鞘个体，并将所述目标樽海鞘个体的当前位置信息作为任务调度最优解；
根据所述任务调度最优解将所述云任务集合中的云任务调度到所述云资源集合对应的云资源中。
2.如权利要求1所述的基于樽海鞘群的云任务调度方法，其特征在于，所述获取待调度的云任务集合及云资源集合，并根据所述云任务集合及所述云资源集合建立樽海鞘群的步骤，具体包括：
获取所述云资源集合中的云资源数及所述云任务集合的云任务数；
将所述云任务数作为樽海鞘个体对应的位置信息数，根据所述所述云任务数设置樽海鞘个体数，根据所述云资源数随机设置樽海鞘个体对应的位置信息；
根据所述樽海鞘个体数、所述位置信息数及所述位置信息建立樽海鞘群。
3.如权利要求2所述的基于樽海鞘群的云任务调度方法，其特征在于，所述对所述樽海鞘群中的各樽海鞘个体进行适应度计算，并根据计算结果对所述樽海鞘群中的各樽海鞘个体进行位置信息更新的步骤，具体包括：
对樽海鞘群中各樽海鞘个体进行适应度计算，获取各樽海鞘个体对应的适应度值，并根据所述适应度值对所有樽海鞘个体进行降序排列；
根据降序排序结果对各樽海鞘个体进行位置信息更新。
4.如权利要求3所述的基于樽海鞘群的云任务调度方法，其特征在于，所述根据降序排序结果对各樽海鞘个体进行位置信息更新的步骤，具体包括：
将适应度值最大的樽海鞘个体所对应的位置信息作为目标位置信息，将剩余的樽海鞘个体作为待更新樽海鞘群；
根据目标位置信息对所述待更新樽海鞘群中各樽海鞘个体进行位置信息更新。
5.如权利要求4所述的基于樽海鞘群的云任务调度方法，其特征在于，所述根据目标位置信息对所述待更新樽海鞘群中各樽海鞘个体进行位置信息更新的步骤，具体包括：
将所述待更新樽海鞘群中适应度值最大的樽海鞘个体作为领导者樽海鞘，剩余的樽海鞘个体作为追随者樽海鞘；
根据所述目标位置信息对所述领导者樽海鞘进行位置信息更新，获得所述领导者樽海鞘的实时位置信息；
根据所述实时位置信息对所述追随者樽海鞘对应进行位置信息更新。...
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