云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法及系统技术方案

本发明专利技术属于服务机器人资源调度领域，提供了一种云环境下基于PSO‑AHP的单调速率资源调度方法及系统。其中，云环境下基于PSO‑AHP的单调速率资源调度方法包括获取调度云服务的任务周期、任务价值和任务运行时间，构建综合优先级层次分析模型及相应判断矩阵；以判断矩阵的一致性误差最小为优化目标函数，基于PSO算法确定出准则层中各因素对方案层专家值的权重，计算出调度云服务的任务综合优先级；根据任务综合优先级，将调度云服务的任务划分成高优先级任务集合和低优先级任务集合；其中，高优先级任务集合被优先调度。其降低了系统任务发生抢占的总次数，能够很好的适用于云服务平台，保证云服务的质量和满足用户调度任务的QoS目标约束要求。

【技术实现步骤摘要】
云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法及系统
本专利技术属于服务机器人资源调度领域，尤其涉及一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。在复杂的云端环境下，如何对已经部署的服务进行高效调度是一个常见的NP-hard问题。云计算系统管理着大量虚拟化资源，资源的调度方法是其关键组件，其资源调度过程如图1所示。研究云服务平台下的海量服务和资源调度，对大量用户服务进行实时管理和高效调度，在保证云服务平台高效运行的前提下，提高用户服务的质量，降低云服务提供商的成本，具有十分重要的理论价值和实际意义。云计算环境下任务调度策略的执行效率对云服务质量起着至关重要的作用，单调速率调度算法是一种广泛使用的静态优先级调度算法，在调度周期性任务方面有其独特的优越性。但是专利技术人发现，传统的调度算法不能保证云服务平台的高效运行，不同优先级任务的频繁抢占导致系统资源的大量浪费，不能为用户提供高质量服务。因此，研究云服务平台上的改进RMS算法具有很高的商用价值和现实意义。
技术实现思路
为了解决上述
技术介绍
中存在的至少一项技术问题，本专利技术提供一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法及系统，其有效降低任务抢占次数，减少系统资源浪费，对已经部署在复杂云端的服务进行高效的调度，能够很好的适用于云服务平台，保证云服务的质量和满足用户调度任务的QoS目标约束要求。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术的第一个方面提供一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法。一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，包括：获取调度云服务的任务周期、任务价值和任务运行时间，构建综合优先级层次分析模型及相应判断矩阵；其中，综合优先级层次分析模型的目标层用于获得任务综合优先级，准则层至少包含任务周期、任务价值和任务运行时间这三个因素，方案层随机获得设定组数的专家值；以判断矩阵的一致性误差最小为优化目标函数，基于PSO算法确定出准则层中各因素对方案层专家值的权重，计算出调度云服务的任务综合优先级；根据任务综合优先级，将调度云服务的任务划分成高优先级任务集合和低优先级任务集合；其中，高优先级任务集合被优先调度。本专利技术的第二个方面提供一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度系统。一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度系统，包括：综合优先级层次分析模块，其用于获取调度云服务的任务周期、任务价值和任务运行时间，构建综合优先级层次分析模型及相应判断矩阵；其中，综合优先级层次分析模型的目标层用于获得任务综合优先级，准则层至少包含任务周期、任务价值和任务运行时间这三个因素，方案层随机获得设定组数的专家值；任务综合优先级计算模块，其用于以判断矩阵的一致性误差最小为优化目标函数，基于PSO算法确定出准则层中各因素对方案层专家值的权重，计算出调度云服务的任务综合优先级；任务优先级划分模块，其用于根据任务综合优先级，将调度云服务的任务划分成高优先级任务集合和低优先级任务集合；其中，高优先级任务集合被优先调度。本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法中的步骤。本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法中的步骤。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术不仅引入PSO-AHP模型确定多种因素对任务综合优先级影响，同时，增加了一个任务调度集合，降低了系统任务发生抢占的总次数，使得RMS方式调度可以更好地迁移和调度，能够很好的适用于云服务平台，保证云服务的质量和满足用户调度任务的QoS目标约束要求。本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。图1是本专利技术实施例的云服务平台任务调度模型；图2是改进单调速率方法的原理图；图3是基于AHP的综合优先级层次分析模型图；图4是本专利技术实施例的提出的PSO-AHP模型流程图；图5是本专利技术实施例的任务最终完成时间图；图6是本专利技术实施例的任务完成价值量图；图7是本专利技术实施例的任务完成度图；图8是本专利技术实施例的任务丢失量图；图9是本专利技术实施例的任务抢占次数变化图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。术语解释：PARMS：指的是PSO-AHP的单调速率资源调度方法的简称。PSO：是粒子群优化算法(--ParticleSwarmOptimization)的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出，一般依托群鸟觅食的模型来寻找最优值。AHP：层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，简称AHP)是美国运筹学家、匹兹堡大学T.L.Saaty教授在20世纪70年代初期提出的，AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，根据对一定客观现实的主观判断结构(主要是两两比较)把专家意见和分析者的客观判断结果直接而有效地结合起来，将一层次元素两两比较的重要性进行定量描述。实施例一本实施例提供了一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，包括：步骤1：获取调度云服务的任务周期、任务价值和任务运行时间，构建综合优先级层次分析模型及相应判断矩阵；其中，综合优先级层次分析模型的目标层用于获得任务综合优先级，准则层至少包含任务周期、任务价值和任务运行时间这三个因素，方案层随机获得设定组数的专家值。在具体实施中，确定任务周期、任务价值和任务运行时间等因素对任务综合优先级的影响。任务优本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，其特征在于，包括：/n获取调度云服务的任务周期、任务价值和任务运行时间，构建综合优先级层次分析模型及相应判断矩阵；其中，综合优先级层次分析模型的目标层用于获得任务综合优先级，准则层至少包含任务周期、任务价值和任务运行时间这三个因素，方案层随机获得设定组数的专家值；/n以判断矩阵的一致性误差最小为优化目标函数，基于PSO算法确定出准则层中各因素对方案层专家值的权重，计算出调度云服务的任务综合优先级；/n根据任务综合优先级，将调度云服务的任务划分成高优先级任务集合和低优先级任务集合；其中，高优先级任务集合被优先调度。/n

【技术特征摘要】
1.一种云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，其特征在于，包括：
获取调度云服务的任务周期、任务价值和任务运行时间，构建综合优先级层次分析模型及相应判断矩阵；其中，综合优先级层次分析模型的目标层用于获得任务综合优先级，准则层至少包含任务周期、任务价值和任务运行时间这三个因素，方案层随机获得设定组数的专家值；
以判断矩阵的一致性误差最小为优化目标函数，基于PSO算法确定出准则层中各因素对方案层专家值的权重，计算出调度云服务的任务综合优先级；
根据任务综合优先级，将调度云服务的任务划分成高优先级任务集合和低优先级任务集合；其中，高优先级任务集合被优先调度。


2.如权利要求1所述的云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，其特征在于，根据任务综合优先级将所有任务降序排列，优先级前预设位数的任务划分到高优先级任务集合，其余任务划分到低优先级任务集合。


3.如权利要求1所述的云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，其特征在于，高优先级任务集合中的任务采用静态非抢占的RMS方式调度。


4.如权利要求1所述的云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，其特征在于，低优先级任务集合中的任务采用动态抢占式RMS方式调度。


5.如权利要求1所述的云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，其特征在于，调度云服务的任务综合优先级与任务价值呈正比，与任务周期呈反比，与任务运行时间呈反比。


6.如权利要求1或5所述的云环境下基于PSO-AHP的单调速率资源调度方法，其特征在于，任务周期＝任务总周期/各子任务周期；任务...

【专利技术属性】
技术研发人员：周风余，孙文龙，刘进，尹磊，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37