《表4 多云任务调度算法研究文献总结》

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《云计算环境任务调度方法研究综述》

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表5对上述所列联盟云环境中的任务调度算法进行了总结。联盟云作为学术云的常见形式，存在许多结合不同科学应用程序进行优化的调度研究，如文献[50]；针对任务分配的优化问题，也出现了许多适应联盟云的新方法，如文献[47]使用的统计多路复用技术；此外，结合实际的联盟云环境，设计符合要求的仿真环境和相匹配的任务调度算法也是联盟云任务调度研究的一大类型，如文献[48]，多目标优化也是联盟云任务调度建立目标函数常用的方法，如文献[51]。目前，联盟云任务调度研究是以优化最大完工时间和成本为目标，充分考虑联盟云特征，尽可能多地考虑影响指标，如跨云带宽、网络延迟、成本等来达到优化的目的。用户对联盟云拥有海量的计算需求，但目前联盟云任务调度研究尚不充分，对数据密集且计算密集型的应用程序并没有充分研究。