云任务调度与汽车涂装协作机器人路径设计研究

### 云任务调度与汽车涂装协作机器人路径设计研究 #### 云任务调度算法研究 在云计算中，任务调度问题至关重要，众多算法被开发和应用以解决这一问题。以下是一些相关算法的介绍： |研究人员|算法|技术|性能指标|年份|引用次数| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |Rajakumari et al.|DWRR|动态加权轮询（DWRR）算法和混合粒子群并行蚁群优化算法|资源利用率、完工时间、等待和响应时间|2022|22| |Imene et al.|NSGA - III|非支配排序遗传算法（NSGA - III）|能源效率、响应时间和成本|2022|12| |Saravanan et al.|IWHOLF - TSC|改进的带 Levy 飞行的野马优化算法|完工时间和资源利用率|2023|9| |Chandrashekar et al.|HWACO|混合加权蚁群优化（HWACO）算法|完工时间和成本|2023|4| |Praveen et al.|GAGELS|遗传算法（GA）和引力模拟局部搜索算法（GELS）|成本、完工时间和资源分配|2023|3| 为了评估云环境中算法的性能，模拟器起着重要作用，其中 CloudSim 模拟器被广泛使用。它能为研究人员提供模拟环境，用于建模和评估云环境中的资源管理算法和策略。 在任务调度问题中，测试实例或基准数据集用于评估和测试算法。在云计算任务调度中，有两种类型的实例可用于评估算法性能： 1. **CloudSim 随机生成实例**：可在真实云环境范围内随机生成任务大小和虚拟机计算速度，模拟各种用户提交的任务，并允许云主机在多个性能可变的虚拟机之间共享。 2. **公共领域标准实例**：如 Google GoCJ、Google Cluster - Data、Amazon EC2 Spot Fleet、Alibaba Cloud 和 TraceCloud 等，这些实例代表现实云场景，用于不同方法的性能测试和比较。 以下是部分算法评估所用任务的数量和长度： |作者|任务数量|任务长度| | ---- | ---- | ---- | |Pang et al.|100 - 1000|随机确定（未指定）| |Velliangiri et al.|1000 - 5000|1000 - 20,000| |Praveen et al.|10 - 100|随机确定（未指定）| 不同算法的性能比较结果如下： - **EDA - GA 算法**：与 EDA（分布估计算法）和 GA（遗传算法）比较完工时间。当任务数量较少时，三者完成时间几乎相等；随着任务数量增加，EDA - GA 算法的完成时间更低，在任务数量较多的云计算环境中更有效。 - **HESGA 算法**：与混合粒子群优化遗传算法（HPSOGA）、电搜索算法（ES）、遗传算法（GA）和蚁群优化（ACO）比较，在完工时间、成本和响应时间方面表现更优。 - **GAGEL 算法**：与遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）技术比较成本、完工时间和资源分配。实验表明 GAGELS 解决任务调度问题效率高，比 GA 和 PSO 算法分别有 10% 和 30% 的优势，但执行时间更长。 mermaid 流程图展示云任务调度算法评估流程： ```mermaid graph LR ```