基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究

赵 斐,陈 昊,白建东,刘 铁

(北京跟踪与通信技术研究所，北京 100094)

0 引言

遥感信息处理服务组合面临的关键问题在于对用户需求、遥感信息及其处理服务语义关联的充分准确理解，并在组合过程中利用这些语义控制处理服务的选择和构成复杂结构的服务链。遥感信息多任务服务链在线整合是一个并发执行调度服务与分布处理服务的过程，在多源异构与时空分布不均衡、网络环境动态多变、处理节点负载不均衡的服务执行环境中，遥感信息处理调度策略对于系统执行的整体性能最优至关重要。

自适应负载均衡是指无论系统处于空闲、稳定还是繁忙状态，负载均衡算法都会自动评估系统的服务能力，进行合理的资源分配，使整个系统始终保持较好的性能，不产生饥饿或者过载、宕机。自适应负载均衡有两个主要目标：保持较短的请求响应时间和较小的请求阻塞概率；负载均衡算法在可控级别，不占用过多的 CPU、网络等资源。自适应负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性，使用自适应负载均衡能够更合理的利用资源，提高运行性能[1-4]。

现有的自适应负载均衡算法主要分为静态和动态两类。静态负载均衡算法以固定的概率分配任务，不考虑服务器的状态信息，如轮转算法、加权轮转算法等，所以静态负载均衡算法不适合遥感信息服务链的优化与服务资源配置。……