【摘要】：作為一種新興的信息處理模式，云計算(Cloud Computing)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)飛速發(fā)展的背景下，逐漸成為當今的研究熱點。云計算以虛擬化技術(shù)為支撐，根據(jù)用戶需求提供動態(tài)可擴展的服務(wù)，隨著近年來互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的提升與普及，云環(huán)境中資源總量激增，而且其資源管理與分配具有動態(tài)可伸縮的特點，導致了云環(huán)境中資源的管理和調(diào)度成為影響云計算性能的關(guān)鍵因素。到目前為止，云計算的資源調(diào)度和管理仍然存在很多待解決的問題，作者以云計算技術(shù)為背景，研究云環(huán)境中資源調(diào)度和優(yōu)化配置問題。本文從負載均衡、遺傳算法和市場經(jīng)濟模型等方面研究云環(huán)境中高效的資源管理方案，主要研究工作包括以下幾點： 1).針對加權(quán)最小連接調(diào)度算法中固定權(quán)值引起負載不均衡問題，提出基于動態(tài)反饋的概率預測方案，動態(tài)調(diào)整算法權(quán)值，并通過概率預測，提高其權(quán)值在動態(tài)環(huán)境中的準確性。 2).提出一種基于遺傳算法的資源提供方案，主要利用樹結(jié)構(gòu)和三維空間分割方法分別對染色體進行編碼和解碼，利用生成樹算法生成虛擬機提供的初始種群，，設(shè)計了相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)評價方案，并根據(jù)染色體的結(jié)構(gòu)變化設(shè)計了選擇算子、雜交算子和變異算子。實驗結(jié)果表明該算法與傳統(tǒng)算法相比，收斂時間更快同時有效地減少了虛擬機的遷移次數(shù)。 3).針對已有研究成果中云市場交易不均衡的局限性，本文通過分析云數(shù)據(jù)中心的資源競價調(diào)度問題，提出粒子群雙向拍賣的資源競價策略。通過供大于求、供不應(yīng)求和供需平衡這三種市場情況系統(tǒng)分析算法流程，并從慣性權(quán)重、領(lǐng)域拓撲結(jié)構(gòu)、粒子群學習因子和繁殖過程四個方面優(yōu)化粒子群算法，使其更好地適應(yīng)于云環(huán)境中。 論文通過實驗?zāi)M仿真，驗證了所設(shè)計算法的可行性和有效性，并通過與其它算法的比較，體現(xiàn)出其優(yōu)異性。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.07

【參考文獻】

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本文編號：2555617