基于改进遗传—蚁群算法的云计算资源调度研究

发布时间：2021-08-12 04:45

　　随着网络带宽的不断增长,访问非本地的数据处理和计算服务越来越频繁,为了更好地存储和处理大规模数据,"云计算"这一概念应运而生.云计算是一种全新的计算机网络技术和服务模式,它具有灵活性、按需付费等特点,可以给用户带来全面有效的服务,为企业带来巨大的利润,具有非常好的发展前景.但是,云计算是通过把资源和信息都集中在云端进行处理,在这种大规模的处理方式下,对资源调度的策略具有非常大的挑战性,如果调度策略不合理,必然会造成花费时间长、成本高、资源浪费和能耗的增长等一系列问题.因此,建立合理且高效的调度策略是有待解决的一大难题.目前,云计算环境下的资源调度算法已经由传统的算法过渡到智能化算法.针对云调度算法,在其他学者科研成果的基础上做了更深层次的探索和应用.1.对云计算资源调度算法、遗传算法和蚁群算法的当前研究现状进行了分析,遗传算法初期搜索效率高,后期容易产生局部最优解,而蚁群算法初期搜索效率低,后期因其具有正反馈等特点容易得到最优解,提出把遗传算法和蚁群算法分别改进后再动态融合的资源调度算法.2.对云计算技术、资源调度及经典算法进行了详明的论述,结合遗传算法和蚁群算法的原理,对其分别进行了... 

【文章来源】：延安大学陕西省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

云计算体系结构图

图 2-2 云计算资源调度体系结构图Fig. 2-2 Cloud computing resource scheduling architecture diagram2.2.3 云计算资源调度的评价指标云调度的目标是在符合用户等级协议(SLA)的前提下, 使用一些好的算法来

改进遗传算法的流程图


本文编号：3337612