@Override
public List<Cloudlet> cloudletAssign(List<Cloudlet> cloudletList, List<Vm> vmList) {
if (vmList != null || vmList.size() != 0) {
List<Cloudlet> toAssignCloudletList = getToAssignCloudletList(cloudletList); // 初始化等待分配任务队列
if (toAssignCloudletList.size() < 1) { // 没有等待分配的任务，返回空列表
return null;
// System.exit(0);
}
int m = vmList.size(); // 虚拟机数
int n = toAssignCloudletList.size(); // 即将分配任务列表数
int maxCloudletsWaitingLength = vQueueSize.getMaxLength(); // 子任务队列最大长度
List<Map<String, Integer>> vmWaitingQueueSizeList =
initVmWaitingQueueSizeList(); // 初始化虚拟子队列队长列表
/*
* Log.printLine("Queue size Print Before n=" + n); for (int i = 0;i
* < m; i++) { Log.print(vmWaitingQueueSizeList.get(i).get("size") +
* " "); } Log.printLine("\nvirQueueSize"); for (int i = 0; i < m;
* i++) { Log.print(virQueueSize.get(i) + " "); }
*/
int i;
int numFreeVm = m; // 空闲的vm数
List<Map<String, Integer>> tmpSizeList =
updateTmpSizeList(-1, numFreeVm, vmWaitingQueueSizeList); // 临时队列
for (i = 0; i < n; i++) { // 分配任务到适合的虚拟机
int index = createAction(numFreeVm, tmpSizeList);
int mSize = tmpSizeList.get(index).get("size");
if (mSize >= maxCloudletsWaitingLength) { // 若选择的队列满了，去掉这个队列，重新选择
if (numFreeVm > 1) { // 如果空闲的队列数还可以减为1或以上，则更新临时队列，即抛掉已满的队列
tmpSizeList = updateTmpSizeList(index, numFreeVm--, tmpSizeList);
// System.out.println(numFreeVm);
i--;
continue;
} else { // 所有虚拟机的等待队列都满了
Log.printLine("mSize=50 list(0):" + mSize);
break;
}
// //寻找最空的队列作为要分配云任务的目的vm
// for (int j = 0, tmp = maxCloudletsWaitingLength + 1; j < m; j++) {
// if (tmp > vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("size")) {
// tmp = vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("size");
// index = j;
// }
// }
// mSize = vmWaitingQueueSizeList.get(0).get("size");
// //非排序手法获取最空队列的mSize
// mSize = vmWaitingQueueSizeList.get(index).get("size");
// if (mSize >= maxCloudletsWaitingLength) {
// Log.printLine("mSize=50 list(0):" + mSize);
// break;
// }
}
/*
* Log.printLine("\nLOOP I:" + i); for (int j = 0; j < m; j++) {
* Log.print(vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("size") + " "); }
*/
// System.out.println("一个云任务分配Vm成功");
// int id = vmWaitingQueueSizeList.get(index).get("id");
int id = tmpSizeList.get(index).get("id"); // 被选中的虚拟机的id
if (vQueueSize.increment(id)) { // 决断是否能正确分配到被选中的虚拟机中，虚拟机的子队列队长队长加一
tmpSizeList.get(index).put("size", ++mSize); // 更新临时虚拟机等待队列长度列表状态
for (int j = 0; j < m; j++) { // 更新虚拟机等待队列长度列表状态
if (vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("id") == tmpSizeList.get(index).get("id")) {
vmWaitingQueueSizeList.get(j).put("size", mSize);
index = j;
break;
}
}
toAssignCloudletList.get(i).setVmId(id); // 将该任务分配给被选中的虚拟机
updateQList(index, m, vmList, vmWaitingQueueSizeList); // 更新Q值表
/*
* Log.printLine("Cloudlet#" +
* toAssignCloudletList.get(i).getCloudletId() + " vmid" +
* toAssignCloudletList.get(i).getVmId() + "VM#" + id +
* " size:" + vQueueSize.getQueueSize().get(id)); /* if
* (mSize == 50) Log.printLine("size==50 Vm#" + id +
* " Cloudlet#" +
* toAssignCloudletList.get(i).getCloudletId() + " itsVmid "
* + toAssignCloudletList.get(i).getVmId());
*/
// Log.printLine("Two Sizes:"
// + vQueueSize.getQueueSize().get(id) + " "
// + vmWaitingQueueSizeList.get(index).get("size"));
} else { // 被选中的虚拟机的等待队列已满
Log.printLine(
index
+ "Index Assign Full Error!! Vm#"
+ id
+ " mSize:"
+ mSize
+ " vQueueSize:"
+ vQueueSize.getQueueSize().get(id));
System.exit(0);
}
}
List<Cloudlet> assignedCloudletList =
getAssignedCloudletList(i, toAssignCloudletList); // 获取被成功分配的任务列表
finishAssign(toAssignCloudletList); // 结束分配
Log.printLine(
"Assign Finished! Left:"
+ getGlobalCloudletWaitingQueue().size()
+ " Success:"
+ assignedCloudletList.size());
return assignedCloudletList;
} else { // 没有可用的虚拟机
Log.printLine("VmCloudletAssignerLearning No VM Error!!");
return null;
}
}
public class VmCloudletAssignerLearning extends VmCloudletAssigner { // 强化学习策略
private VirtualQueueSize vQueueSize = VirtualQueueSize.getInstance();
private static double gamma; // 强化学习算法的γ值
private static double alpha; // 强化学习算法的α值
private static double epsilon; // 强化学习算法的ε值
private static Map<String, Map<Integer, Double>> QList =
new HashMap<String, Map<Integer, Double>>(); // Q值表
public VmCloudletAssignerLearning(double gamma, double alpha, double epsilon) {
this.gamma = gamma;
this.alpha = alpha;
this.epsilon = epsilon;
}
@Override
public List<Cloudlet> cloudletAssign(List<Cloudlet> cloudletList, List<Vm> vmList) {
if (vmList != null || vmList.size() != 0) {
List<Cloudlet> toAssignCloudletList = getToAssignCloudletList(cloudletList); // 初始化等待分配任务队列
if (toAssignCloudletList.size() < 1) { // 没有等待分配的任务，返回空列表
return null;
// System.exit(0);
}
int m = vmList.size(); // 虚拟机数
int n = toAssignCloudletList.size(); // 即将分配任务列表数
int maxCloudletsWaitingLength = vQueueSize.getMaxLength(); // 子任务队列最大长度
List<Map<String, Integer>> vmWaitingQueueSizeList =
initVmWaitingQueueSizeList(); // 初始化虚拟子队列队长列表
/*
* Log.printLine("Queue size Print Before n=" + n); for (int i = 0;i
* < m; i++) { Log.print(vmWaitingQueueSizeList.get(i).get("size") +
* " "); } Log.printLine("\nvirQueueSize"); for (int i = 0; i < m;
* i++) { Log.print(virQueueSize.get(i) + " "); }
*/
int i;
int numFreeVm = m; // 空闲的vm数
List<Map<String, Integer>> tmpSizeList =
updateTmpSizeList(-1, numFreeVm, vmWaitingQueueSizeList); // 临时队列
for (i = 0; i < n; i++) { // 分配任务到适合的虚拟机
int index = createAction(numFreeVm, tmpSizeList);
int mSize = tmpSizeList.get(index).get("size");
if (mSize >= maxCloudletsWaitingLength) { // 若选择的队列满了，去掉这个队列，重新选择
if (numFreeVm > 1) { // 如果空闲的队列数还可以减为1或以上，则更新临时队列，即抛掉已满的队列
tmpSizeList = updateTmpSizeList(index, numFreeVm--, tmpSizeList);
// System.out.println(numFreeVm);
i--;
continue;
} else { // 所有虚拟机的等待队列都满了
Log.printLine("mSize=50 list(0):" + mSize);
break;
}
// //寻找最空的队列作为要分配云任务的目的vm
// for (int j = 0, tmp = maxCloudletsWaitingLength + 1; j < m; j++) {
// if (tmp > vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("size")) {
// tmp = vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("size");
// index = j;
// }
// }
// mSize = vmWaitingQueueSizeList.get(0).get("size");
// //非排序手法获取最空队列的mSize
// mSize = vmWaitingQueueSizeList.get(index).get("size");
// if (mSize >= maxCloudletsWaitingLength) {
// Log.printLine("mSize=50 list(0):" + mSize);
// break;
// }
}
/*
* Log.printLine("\nLOOP I:" + i); for (int j = 0; j < m; j++) {
* Log.print(vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("size") + " "); }
*/
// System.out.println("一个云任务分配Vm成功");
// int id = vmWaitingQueueSizeList.get(index).get("id");
int id = tmpSizeList.get(index).get("id"); // 被选中的虚拟机的id
if (vQueueSize.increment(id)) { // 决断是否能正确分配到被选中的虚拟机中，虚拟机的子队列队长队长加一
tmpSizeList.get(index).put("size", ++mSize); // 更新临时虚拟机等待队列长度列表状态
for (int j = 0; j < m; j++) { // 更新虚拟机等待队列长度列表状态
if (vmWaitingQueueSizeList.get(j).get("id") == tmpSizeList.get(index).get("id")) {
vmWaitingQueueSizeList.get(j).put("size", mSize);
index = j;
break;
}
}
toAssignCloudletList.get(i).setVmId(id); // 将该任务分配给被选中的虚拟机
updateQList(index, m, vmList, vmWaitingQueueSizeList); // 更新Q值表
/*
* Log.printLine("Cloudlet#" +
* toAssignCloudletList.get(i).getCloudletId() + " vmid" +
* toAssignCloudletList.get(i).getVmId() + "VM#" + id +
* " size:" + vQueueSize.getQueueSize().get(id)); /* if
* (mSize == 50) Log.printLine("size==50 Vm#" + id +
* " Cloudlet#" +
* toAssignCloudletList.get(i).getCloudletId() + " itsVmid "
* + toAssignCloudletList.get(i).getVmId());
*/
// Log.printLine("Two Sizes:"
// + vQueueSize.getQueueSize().get(id) + " "
// + vmWaitingQueueSizeList.get(index).get("size"));
} else { // 被选中的虚拟机的等待队列已满
Log.printLine(
index
+ "Index Assign Full Error!! Vm#"
+ id
+ " mSize:"
+ mSize
+ " vQueueSize:"
+ vQueueSize.getQueueSize().get(id));
System.exit(0);
}
}
List<Cloudlet> assignedCloudletList =
getAssignedCloudletList(i, toAssignCloudletList); // 获取被成功分配的任务列表
finishAssign(toAssignCloudletList); // 结束分配
Log.printLine(
"Assign Finished! Left:"
+ getGlobalCloudletWaitingQueue().size()
+ " Success:"
+ assignedCloudletList.size());
return assignedCloudletList;
} else { // 没有可用的虚拟机
Log.printLine("VmCloudletAssignerLearning No VM Error!!");
return null;
}
}
private int createAction(
int numVm, List<Map<String, Integer>> vmWaitingQueueSizeList) { // 生成选择虚拟机的动作，即获得想要的虚拟机号
int current_action; // 生成的动作，即要选择的虚拟机
int x = randomInt(0, 100); // 生成随机数[0,100]
String state_idx = createState_idx(numVm, vmWaitingQueueSizeList); // 根据各虚拟机等待队列当前状态状态生成的Q值表行号
if (!QList.containsKey(state_idx)) { // 若Q值表中不存在这一行，则初始化这一行
initRowOfQList(state_idx, numVm);
}
// /////////////////
// System.out.println("\n输出state_idx\n" + state_idx);
// /////////////////
// 根据随机数x选择生成动作的方式
if (((double) x / 100) < (1 - epsilon)) { // 生成动作方式1：利用(exploit)
int umax = 0;
double tmp = -1.0;
for (int i = 0; i < numVm; i++) { // 选择当前状态行中Q值最大的列号，即要选择的虚拟机号
if (tmp < QList.get(state_idx).get(i)) {
tmp = QList.get(state_idx).get(i);
umax = i;
}
}
if (tmp == -1) { // 利用动作没有正常进行
System.out.println("exploit没有正常进行。。！");
System.exit(0);
}
current_action = umax;
} else { // 生成动作方式2：学习(explore)
current_action = randomInt(0, numVm - 1); // 随机生成动作
}
return current_action;
}
private void updateQList(
int action_idx,
int numVm,
List<Vm> vmList,
List<Map<String, Integer>> vmWaitingQueueSizeList) { // 更新Q值表
double sample =
((QCloudletSchedulerSpaceShared)
vmList // 被选中的虚拟机中的任务平均等待时间
.get(action_idx)
.getCloudletScheduler())
.getAverageWaitingTime();
if (sample <= 0.0) { // 若这个值为0，初始化为足够大的数
sample = 1000000.0;
}
double reward = 1.0 / sample; // 由被选中的虚拟机中的任务平均等待时间的倒数生成的reward值
String state_idx =
createLastState_idx(action_idx, numVm, vmWaitingQueueSizeList); // 没有将当前任务分配到虚拟机队列时的状态行号
String next_state_idx = createState_idx(numVm, vmWaitingQueueSizeList); // 将当前任务分配到虚拟机队列后的状态行号
// /////////////////
// System.out.println(((QCloudletSchedulerSpaceShared)
// vmList.get(action_idx).getCloudletScheduler()).getAverageWaitingTime()+" "+reward);
System.out.println("\n输出state_idx\n" + state_idx);
System.out.println("\n输出next_state_idx\n" + next_state_idx);
// /////////////////
if (!QList.containsKey(next_state_idx)) { // 若更新后的行不存在于Q值表中，则初始化它
initRowOfQList(next_state_idx, numVm);
}
double QMaxNextState = -1.0;
for (int i = 0; i < numVm; i++) { // 获取更新后的状态行的最大值
if (QMaxNextState < QList.get(next_state_idx).get(i)) {
QMaxNextState = QList.get(next_state_idx).get(i);
}
}
double QValue =
QList.get(state_idx).get(action_idx) // Q值表Q值更新的主要公式
+ alpha * (reward + gamma * QMaxNextState - QList.get(state_idx).get(action_idx));
// System.out.println(QList.get(state_idx).get(action_idx)+" "+alpha+" "+reward
// +" "+gamma+" "+QMaxNextState+" "+QList.get(state_idx).get(action_idx)+" "+QValue);
QList.get(state_idx).put(action_idx, QValue);
}
private int randomInt(int min, int max) { // random[min,max] 可取min,可取max
if (min == max) {
return min;
}
Random random = new Random();
return random.nextInt(max) % (max - min + 1) + min;
}
private String createLastState_idx(
int action_idx,
int numVm, // 生成更新前的状态行行号
List<Map<String, Integer>> vmWaitingQueueSizeList) {
String state_idx = "";
for (int i = 0; i < numVm; i++) { // 根据虚拟机数目获得列数并循环处理
if (i == action_idx) { // 若该行为变化的行，则获取它变化前的状态
state_idx += "-" + (vmWaitingQueueSizeList.get(i).get("size").intValue() - 1);
} else { // 没有变化的行
state_idx += "-" + vmWaitingQueueSizeList.get(i).get("size").intValue();
}
}
return state_idx;
}
private String createState_idx(
int numVm, List<Map<String, Integer>> vmWaitingQueueSizeList) { // 生成当前状态行行号
String state_idx = "";
for (int i = 0; i < numVm; i++) { // 根据虚拟机数目获得列数并循环处理
state_idx += "-" + vmWaitingQueueSizeList.get(i).get("size").intValue();
}
return state_idx;
}
private void initRowOfQList(String state_idx, int numColumn) { // 初始化Q值表的行
QList.put(state_idx, new HashMap<Integer, Double>());
for (int i = 0; i < numColumn; i++) {
QList.get(state_idx).put(i, 0.0); // 赋初值为0
}
}
private List<Map<String, Integer>> updateTmpSizeList(
int index,
int numFreeVm, // 更新临时虚拟机等待队列长度列表的状态
List<Map<String, Integer>> originSizeList) {
List<Map<String, Integer>> tmp = new ArrayList<Map<String, Integer>>();
for (int j = 0; j < numFreeVm; j++) {
if (index == -1
|| originSizeList.get(j).get("id")
!= originSizeList.get(index).get("id")) { // 将被选中的虚拟机（等待队列已满的虚拟机）
tmp.add(originSizeList.get(j)); // 从该临时列表中去掉
}
}
return tmp;
}
}