云計(jì)算環(huán)境下資源分配算法的研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的革新與互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,云計(jì)算應(yīng)運(yùn)而生。云計(jì)算是一種新興的商業(yè)計(jì)算模式,它利用成熟的虛擬化技術(shù)將大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源集中起來,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)中心資源的按需服務(wù)。在云計(jì)算中,由于資源具有動態(tài)性、異構(gòu)性、大規(guī)模性等特點(diǎn),如何根據(jù)云計(jì)算的實(shí)際特點(diǎn)制定合適的資源分配策略是目前急需解決的問題。智能優(yōu)化算法由于其高度并行、自組織、自適應(yīng)等特性,已經(jīng)被廣泛用于解決云計(jì)算的資源分配問題,本文通過研究云計(jì)算下的資源分配問題,對現(xiàn)有的資源分配算法

2、存在的問題進(jìn)行了分析,主要進(jìn)行了以下方面的研究工作:
　　①提出一種粒子群結(jié)合遺傳算法(PSO-GA)的云計(jì)算資源分配算法。傳統(tǒng)的的粒子群算法、遺傳算法在云計(jì)算資源分配過程中均容易陷入早熟收斂的缺陷,不能很好解決云計(jì)算下的資源分配。針對這一問題,提出PSO-GA資源分配算法,該算法在遺傳算法的基礎(chǔ)上通過引入種群分割、種群覆蓋的概念,并且將粒子群算法中的變異算子應(yīng)用到PSO-GA算法的變異過程中。實(shí)驗(yàn)表明,PSO-GA算法能夠有效解

3、決單一的遺傳算法和粒子群算法的早熟收斂的缺陷,提高最優(yōu)解收斂速度和算法執(zhí)行效率。
　?、谔岢鲆环N改進(jìn)型人工魚群算法(IAFA)的云計(jì)算資源分配算法。在云計(jì)算資源分配過程中,在種群規(guī)模較大的情況下,PSO-GA算法收斂速度較慢,不能快速得到全局最優(yōu)解。為了解決這一問題,本文提出一種改進(jìn)型人工魚群算法(IAFA),在原來行為的基礎(chǔ)上淘汰了隨機(jī)行為,增加了跳躍行為,促使了陷入局部最優(yōu)的人工魚跳出局部極值繼續(xù)搜索全局最優(yōu);引入生存周期和生