云計算環(huán)境下的資源調度算法研究.pdf

1、分類號TP3914密級公開重慶郵電大學碩士學位論文論文題目亟鹽簋塹遣王鮑資逐調廛簋溘盟寇英文題目—Researc—honResourceSchedulingAlgorithmBasedon一￡!Q墜魚￡Q幽旦巫i塾g墾￡＆i!Q旦盟星堂——碩士研究生一趙逡墊——指導教師室9I魚絲割趲——學科專業(yè)鹽簋查壘墊盔——論文提交日期!魚!!生妄旦論文答辯日期2Q!≥生i旦≥6旦論文評閱人答辯委員會主席盤拯邀——2013年多月“日重慶郵電大學碩士論

2、文摘要摘要云計算作為一種新興的計算模型，由并行計算、分布式計算、網格計算演化而來。云計算所提供的資源、服務以及面向的用戶群是龐大的，因此資源的分配與調度就成為云計算的關鍵技術，其效率直接影響整個云計算環(huán)境的工作性能。當前云環(huán)境下的資源與任務調度方法基本上是利用虛擬機級別上的調度策略和一定的調度技術相結合進行調度，已有實驗證明，現(xiàn)有的調度策略與算法普遍都缺乏精確性。蟻群優(yōu)化算法來源于螞蟻覓食行為過程的模擬，它在解決NPhard等離散組合問

3、題的方法上具有很高的并行性、協(xié)作性、易擴展性和魯棒性，是一種以群體為基礎的自適應搜索算法，它非常適用于云環(huán)境中的資源調度。本文詳細討論了云計算的研究背景與現(xiàn)狀，在研究蟻群優(yōu)化算法、任務分配和資源調度的基礎上，結合云計算中資源動態(tài)變化的特點，提出了一種改進的蟻群優(yōu)化算法。改進蟻群優(yōu)化算法通過引入信息素負反饋機制，代替?zhèn)鹘y(tǒng)蟻群算法中信息素正反饋作用，來對智能螞蟻尋找最優(yōu)節(jié)點起到全局控制作用，防止智能螞蟻快速收斂到局部最優(yōu)解。同時，為了能更好

4、的計算智能螞蟻選擇最優(yōu)節(jié)點概率，本文設置用戶任務指令長度、虛擬機服務器CPU處理能力以及虛擬機服務器端口帶寬作為選擇概率參數(shù)，使得蟻群算法更能適應云環(huán)境。最后在CloudSim平臺上進行了仿真實驗，從實驗結果對比分析發(fā)現(xiàn)改進蟻群算法依然保留了蟻群算法全局最優(yōu)解的特點。改進蟻群算法在用戶任務完成時間上比一般算法使用的時間更短，在相同任務數(shù)量的情況下，至少能少去一半時間。并且由于改進蟻群算法的信息素負反饋作用，使每一個資源都得到了利用，因此