安阳工学院学报JournalofAnyangInstituteofTechnologyVol.22No.2（Gen.No.122）Mar.,2023第22卷第2期（总第122期）2023年3月DOI:10.19329/j.cnki.1673-2928.2023.02.014基于混合式启发的云计算任务调度算法李丹丹（三门峡职业技术学院，河南三门峡472000）摘要：为了进一步降低云计算中的任务最大完成时间并提升负载均衡能力，提出了一种综合遗传算法、Max-Min算法以及Min-Min算法的混合式启发任务调度算法。首先，遗传算法通过染色体编码针对云计算中的任务和计算资源进行表征；然后，将新的染色体信息与每个任务的最大执行时间和最小执行时间的平均值作比较，从而决定对应任务应使用Max-Min算法或Min-Min算法加以调度。仿真结果表明，与经典的Max-Min算法以及Min-Min算法相比，本文算法在最大完成时间和资源利用率方面均具有显著优势。关键词：云计算；任务调度；启发式；最大完成时间；资源利用率中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1673-2928（2023）02-0074-04云计算能够提供包括互联网存储、互联网应用以及互联网服务器等一系列相关服务的访问途径，有效降低信息技术应用领域的成本和复杂度[1-3]，因而受到了学术界和业界的广泛关注。在云计算框架中，任务的合理调度以及计算资源的负载均衡始终是2个重要问题。当多个用户想要在云端运行多个任务时，云计算应当能够运用最佳调度算法确定不同任务的调度方案。总体上看，云计算的任务调度算法可以划分为传统的调度算法以及启发式任务调度算法2类。其中，较典型的传统调度算法包括Max-Min调度算法、Min-Min调度算法、Suffrage调度算法等，而遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)、蚁群算法(ColonyAlgorithm,CA)和粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)则被视为具有代表性的启发式算法。采用Max-Min调度算法、Min-Min调度算法、CA等优化算法进行任务调度的相关工作已被广泛应用于云计算或网格计算等一系列应用场景。Xiong等针对云数据中心的任务调度问题展开了深入研究，将约翰逊法则与GA算法相结合，提出了一种双阶段任务调度算法；Fang等提出可以通过使用优先级算法针对Min-Min调度算法和Max-Min调度算法加以优化，并据此设计了一种算法，该算法可以用于决策在云计算框架中何时选择采用Min-Min调度算法或Max-Min调度算法；Patel等将Min-Min调度算法应用于云计算中的静态元任务调度，然后再通过重新调度资源上的任务以实现最大完成时间的压缩并提升负载均衡能力。然而，该思路往往会导致云...
