基于改进粒子群算法的云计算平台资源调度

发布时间：2018-11-12 07:10

【摘要】：针对云计算任务动态变化造成集群资源利用不均衡问题,提出一种基于虚拟机动态迁移技术的云计算资源调度策略。迁移过程中采用引入窗口思想的指数平滑预测确定负载热点,虚拟机选择中综合考虑迁移效果和迁移速度,采用基于退火思想的粒子群算法寻找虚拟机最优放置,并借用轮盘赌思想实现平台资源长期优化。利用云仿真框架Cloud Sim对云计算平台中服务等级协议(SLA)违背率、虚拟机迁移次数、集群能耗以及剩余资源率进行实验,并将本算法与顺序放置、贪心算法和标准粒子群算法进行对比分析,结果表明本算法在上述各方面表现优于其他算法,为提高云计算平台性能提供了新思路。
[Abstract]:Aiming at the unbalanced utilization of cluster resources caused by the dynamic change of cloud computing tasks, this paper proposes a scheduling strategy of cloud computing resources based on virtual machine dynamic migration technology. In the process of migration, the load hot spots are determined by exponential smoothing prediction with window idea, the migration effect and speed are considered synthetically in virtual machine selection, and the particle swarm optimization algorithm based on annealing is used to find the optimal placement of virtual machine. And use roulette idea to realize platform resources long-term optimization. The cloud simulation framework (Cloud Sim) is used to test the service level protocol (SLA) violation rate, virtual machine migration times, cluster energy consumption and residual resource rate in cloud computing platform. The comparison between greedy algorithm and standard particle swarm optimization algorithm shows that this algorithm is superior to other algorithms in the above aspects and provides a new way to improve the performance of cloud computing platform.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61074078) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(12MS113)
【分类号】：TP301.6;TP302

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2326414