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文檔簡介
1、云計(jì)算作為一種新興的技術(shù),正在以爆炸式的方式快速發(fā)展著,并深入到了我們互聯(lián)網(wǎng)生活的各個(gè)角落。云計(jì)算以其特有的虛擬化技術(shù),把大量的物理計(jì)算資源虛擬化為資源池的形式,為廣大的用戶提供按需的、快速彈性的、可計(jì)量的服務(wù)。由于云平臺(tái)中管理的用戶和各類計(jì)算資源的數(shù)量都十分龐大,所以云平臺(tái)中的資源調(diào)度問題一直是這一領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。目前對云平臺(tái)中資源調(diào)度問題的研究,大都集中在滿足用戶對任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間和執(zhí)行開銷等需求上,很少考慮用戶在資源調(diào)度過程中對
2、安全的需求。
針對這一問題,本文在對云計(jì)算環(huán)境下的安全問題進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種云計(jì)算資源調(diào)度中的安全約束模型,該模型采用了一種彈性的機(jī)制,綜合了過于保守的安全型調(diào)度策略和過于激進(jìn)的冒險(xiǎn)型調(diào)度策略的優(yōu)點(diǎn),滿足了用戶的安全需求,并一定程度上降低了任務(wù)的完成時(shí)間和調(diào)度的代價(jià)。
在此基礎(chǔ)上,對本文研究的云環(huán)境下帶安全約束的工作流任務(wù)調(diào)度問題,做了詳細(xì)的形式化定義,并使用了粒子群算法、蟻群算法、遺傳算法,這三大任務(wù)調(diào)度
3、問題中常用的智能優(yōu)化算法對該問題進(jìn)行了求解。
在使用粒子群算法時(shí),為了避免其易陷入局部極值,求解精度不高等缺點(diǎn),引入了變鄰域搜索啟發(fā)式對粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn),并給出了變鄰域粒子群算法求解本文所研究問題的具體策略;在使用蟻群算法時(shí),為了避免其易陷入局部極值,易過早陷入停滯狀態(tài)的特點(diǎn),引入了最大—最小蟻群算法,并給出了該算法求解本文所研究問題的具體策略;在使用遺傳算法時(shí),為了維持種群的多樣性,防止算法出現(xiàn)早熟的現(xiàn)象,使用了自適應(yīng)調(diào)
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