云计算环境下基于改进PSO算法的任务调度研究

发布时间：2018-06-25 02:02

  本文选题：云计算 + 任务调度　； 参考：《吉林大学》2017年硕士论文

【摘要】：云计算是一种商业服务模式和计算模型,其云数据中心容纳了数目庞大的服务器来处理其中的用户任务。而随着云计算资源规模的逐渐增大和网络用户的迅速增长,云计算环境下的任务调度面临严峻的挑战,即怎样在达到用户Qo S需求的同时更高效地管理云计算资源。当前绝大多数任务调度依然使用Hadoop架构中的算法,却未能达到云计算的要求。中外学者近年来在该方面发表了许多颇有成效的调度算法,硕果累累。主要分为静态和动态调度算法。由于云计算资源是动态变化的,静态调度不适用于云计算环境,大部分学者更青睐于动态调度,而粒子群算法在收敛度及复杂度上具有更高的信赖度,可还是有着不足之处。因此本论文提出了一个改善的PSO算法,对上述问题加以改善,具体内容如下:1)对标准PSO算法做出改善,根据熵生成优质粒子,保障初始种群的多样化;依照多样性的反馈信息动态改变部分参数;制定早熟判别办法,融入混沌扰动解决方案;通过matlab检测算法性能,测试结论证明IPSO算法收敛速度及精度都有明显的改善。2)将IPSO算法融入到云计算任务调度中,构建物理模型和数学模型,确定目标函数,设置基于Qos的服务评价机制,为本文的实验提供理论支撑。3)通过Cloudsim仿真平台,将IPSO算法应用在云计算任务调度中,对其性能进行测试分析,并与其他调度算法比较优劣情况。
[Abstract]:The cloud computing is a business service model and a computing model . The cloud data center houses a large number of servers to deal with the user tasks . As the cloud computing resources grow and the network users grow rapidly , the task scheduling in the cloud computing environment is faced with severe challenges , namely , how to manage the cloud computing resources more efficiently while meeting the demands of users Qo S .
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP18

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本文编号：2064005