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基于蚁群算法的云计算任务与资源调度方法研究

发布时间:2021-04-04 13:04
  云计算是一种通过网络互联的方式将成千上万的物理机资源以复杂的手段联接在一起,将所有的应用程序和数据文件存放在云端,从而为用户提供服务的新模式。作为新兴的分布式系统,遵循着“按需付费”的商业模式。从用户层面来看,用户更关切提交到云平台上的任务从提交到执行完毕返回结果的总时间,从云平台服务提供商的角度看,合理调度用户提交的任务从而可以充分利用云平台上的可用资源和保证用户服务质量之间相互制约,寻求两者的平衡是云提供商们更关切的问题。本文通过提出两种算法分别解决上述两个问题。针对任务到虚拟机的映射问题,本文提出了基于蚁群的负载均衡任务调度算法,该算法的目标是通过对云环境下的虚拟机进行负载均衡从而最大化任务产出。针对蚁群算法初始信息素匮乏的缺点,引入MIN-MIN的调度思想进行信息素的初始化,以解决搜索时间过长的问题。其次通过引入LBF负载均衡因子,加之全局和局部信息素的协调更新,使得蚁群在搜索解空间时可以实时的根据上一轮迭代负载,通过信息素更新机制影响下一轮的选择决策。算法后期引入挥发系数的调整机制,以提高算法全局搜索能力。本文对该算法和近些年新提出的任务调度算法以及常用的调度算法做了大量实验... 

【文章来源】:哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】:61 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于蚁群算法的云计算任务与资源调度方法研究


云计算架构图

蚁群算法


蚁群算法的简要流程图

蚁群,随机性,蚂蚁,食物源


哈尔滨工业大学工学硕士学位论文- 11 -图2-2 蚁群随机性选择图2-3 蚁群确定性选择如图2-2,2-3说明蚂蚁觅食最短路径的选择原理,图2-2所示,中间的矩形是障碍物,顶部是食物源,底部是蚁群起始位置,当没有障碍物时,不存在蚂蚁选路的问题,从底部自顶部直线行走即可。两点直接直线最短,蚂蚁以直线形式往返爬行。当中间出现矩形的障碍物时,从起始点前往食物源觅食的蚂蚁以及从食物源返回巢穴的蚂蚁就应该在C点和D点到底是往A侧走还是往B侧走做出选择。

【参考文献】:
期刊论文
[1]一种基于云环境下蚁群优化算法的改进研究[J]. 李德启,田素贞.  陕西科技大学学报(自然科学版). 2012(01)
[2]基于遗传学的改进蚁群算法研究[J]. 张怀锋,宋顺林.  计算机应用与软件. 2011(01)

硕士论文
[1]基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究[D]. 曾云.北京物资学院 2012



本文编号:3118086

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