云环境中基于混沌蚁群算法的任务调度研究

发布时间：2021-01-04 08:29

　　云计算在急需海量数据处理能力和网络技术的快速发展的背景下产生。云把计算能力包装为商品提供给用户,用户可根据需要按照云环境中的计费模式来获得计算资源。云环境下的任务调度会直接影响到云数据中心的运行速度和用户服务体验。所以设计出满足用户需求,提升用户服务体验的云任务调度策略是十分重要的。为了优化云环境下任务调度的调度性能,本文基于基本蚁群算法研究了云环境下的独立任务调度,并针对用户最为关注的调度执行时间和调度所需花费问题,在基本蚁群算法的基础上设计了对应的改进算法。首先,在云环境中调度独立任务的背景下,我们给出了云环境下任务调度的模型,接着对云环境中常用的任务调度算法进行了阐述。其次,根据任务集合调度时间跨度、调度成本花费和负载均衡率三方面的的综合考虑,提出了一种基于混沌蚁群算法的任务调度策略。此策略以混沌蚁群算法代替基本蚁群算法,以虚拟机节点的剩余资源使用率确定信息素,达到提高将任务合理分配到虚拟机上的效率,通过蚂蚁与邻居的交互,使得蚂蚁在几个最优位置中预测到更优的位置,同时配合加入混沌扰动的信息素更新模式,达到在搜索最优解的过程时实现最佳解决方案,从而提高算法的搜索精度。最后与基本蚁群... 

【文章来源】：云南大学云南省 211工程院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

云计算技术体系结构

盛拟化的资撅

云环境下的任务诵度物理模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进蚁群算法的云计算任务调度方法[J]. 谢伟增.  计算机系统应用. 2017(06)
[2]改进鱼群算法在云计算任务调度中的应用[J]. 张晓丽.  电子设计工程. 2017(06)
[3]云计算环境下融合遗传算法和蚁群算法QoS约束任务调度[J]. 段卫军,付学良,王芳,王步钰,扈华.  计算机应用. 2014(S2)
[4]基于任务复制的多维QoS云计算任务调度[J]. 张巧龙,张桂珠,吴德龙.  计算机应用. 2014(09)
[5]基于动态自适应蚁群算法的云计算任务调度[J]. 王芳,李美安,段卫军.  计算机应用. 2013(11)
[6]基于粒子群遗传算法的云计算任务调度研究[J]. 王波,张晓磊.  计算机工程与应用. 2015(06)
[7]云计算环境下基于遗传蚁群算法的任务调度研究[J]. 张雨,李芳,周涛.  计算机工程与应用. 2014(06)
[8]云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法[J]. 李建锋,彭舰.  计算机应用. 2011(01)
[9]云计算:系统实例与研究现状[J]. 陈康,郑纬民.  软件学报. 2009(05)

硕士论文
[1]云计算环境下任务调度优化算法的研究[D]. 王贝.中国科学技术大学 2017
[2]基于生物共生演算法的云任务调度研究[D]. 刘晓丹.河北大学 2017
[3]云计算环境下基于改进PSO算法的任务调度研究[D]. 宋寒冰.吉林大学 2017
[4]云计算独立任务及关联任务调度算法研究[D]. 张晓磊.重庆大学 2014
[5]基于遗传算法的云计算任务调度算法研究[D]. 黄璐.厦门大学 2014
[6]云计算环境下资源调度关键技术研究[D]. 郑莉.北京邮电大学 2014
[7]基于混沌蚁群算法的网格任务调度研究[D]. 马远向.北京交通大学 2013



本文编号：2956474