基于群智能优化算法的云计算任务调度策略研究

发布时间：2017-05-12 16:27

  本文关键词：基于群智能优化算法的云计算任务调度策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着IT行业的快速发展,信息科学技术已经进入大数据、数据挖掘、云计算的新时代。云计算是一种新型的以用户服务为中心的商业计算模式,运用虚拟化技术将分布于不同地理位置、不同功能的计算节点资源虚拟成庞大的虚拟资源池供用户使用。由于云计算涉及到虚拟化技术、并行运算、高效的数据通信和存储,且自身的状态也处于不断的变化中,因此,云计算任务调度策略已是实现云计算的关键所在。然而,目前的云任务调度算法只关注如何缩短任务的完工时间而忽略用户对实际服务质量(Quality of Service,QoS)的需求；只注重云任务的调度效率,而忽视云服务的资源利用率和经济效益。因此,针对现有云任务调度算法的不足开展调度策略研究对于提高云计算服务能力、拓宽云计算应用范围具有极其重要的意义。本论文基于群智能优化算法,就云计算的用户QoS目标约束负载均衡问题和云计算的任务执行成本预算问题做了以下几个方面的工作：(1)通过分析可信度应用于云计算任务调度策略,将可信度引入蚁群算法,并将虚拟机可信度引入蚂蚁的转移概率公式中,最终给出了基于可信度蚁群优化算法的云计算任务调度策略。(2)鉴于云计算任务调度需满足用户服务质量(Quality of Service,QoS)和负载均衡要求,本文设计了一种面向独立任务并考虑时间及负载均衡的可信度蚁群算法来云计算任务调度策略。从云计算所服务的用户角度考虑,用户关注的是服务结果与执行成本,因此本论文又给出了面向工作流任务并考虑任务执行成本的改进粒子群优化算法云计算任务调度策略。(3)应用CloudSim仿真环境进行了任务调度策略仿真实验。结果表明,基于CTLBACO的任务调度策略不仅提高了云计算任务的执行效率,且使系统负载相对均衡,提高了资源利用率。基于改进粒子群算法的云计算任务调度策略在缩短任务执行完工时间和降低任务执行成本方面拥有较大的优势。
【关键词】：云任务调度 可信度 负载均衡 执行成本 群智能优化算法
【学位授予单位】：陕西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究背景及选题意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-14
• 1.2.1 云计算的特点9-12
• 1.2.2 云计算的体系结构12-14
• 1.3 论文主要工作14-15
• 1.4 论文组织结构15-16
• 第2章 云计算及其任务调度相关研究16-24
• 2.1 云环境下任务调度概述16-18
• 2.2 云环境下任务调度特点与目标18-20
• 2.3 云环境下任务调度算法20-22
• 2.3.1 以性能为中心云任务调度20-21
• 2.3.2 以经济效益为中心任务调度21
• 2.3.3 以服务质量为中心任务调度21-22
• 2.4 本章小结22-24
• 第3章 考虑可信度与负载均衡的任务调度24-32
• 3.1 相关知识介绍24-26
• 3.1.1 蚁群优化算法24-25
• 3.1.2 可信度25-26
• 3.2 相关约束及定义26-29
• 3.2.1 可信度的定义与更新26-27
• 3.2.2 负载均衡因子的定义27-28
• 3.2.3 负载均衡程度评价函数28-29
• 3.3 基于CTLBACO的云任务调度算法设计29-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第4章 考虑任务执行时间与成本的工作流任务调度32-42
• 4.1 相关知识介绍32-33
• 4.1.1 遗传算法32
• 4.1.2 粒子群优化算法32-33
• 4.2 相关约束及定义33-35
• 4.2.1 工作流调度的数学模型33-34
• 4.2.2 工作流调度的适应度函数34-35
• 4.3 基于改进粒子群算法的云任务调度策略35-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第5章 仿真与实验42-52
• 5.1 CloudSim介绍42-44
• 5.2 CloudSim的工作方式44-45
• 5.3 仿真实验与结果分析45-50
• 5.4 本章小结50-52
• 第6章 结论与展望52-54
• 6.1 工作总结52-53
• 6.2 展望53-54
• 参考文献54-58
• 致谢58-60
• 攻读学位期间的研究成果60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 林青;;云计算创领智慧安防应用新浪潮[J];中国公共安全(综合版);2012年19期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 王宇嘉;多目标粒子群优化算法的全局搜索策略研究[D];上海交通大学;2008年

2 邓见光;云计算任务调度策略研究[D];华南理工大学;2014年

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 谭峰;云计算可靠性评估与任务调度方法研究[D];电子科技大学;2012年

2 吴皓;云环境下任务调度算法研究[D];南京邮电大学;2013年

3 谭乾;云计算环境下负载均衡策略的研究[D];厦门大学;2014年

4 马睿;云计算中任务调度算法的优化与研究[D];兰州理工大学;2014年

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本文编号：360304