本文關(guān)鍵詞：基于蟻群優(yōu)化的云計(jì)算資源調(diào)度，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計(jì)算架構(gòu)可以為用戶提供計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等豐富的資源,同時還可以為用戶提供動態(tài)的數(shù)據(jù)服務(wù)和計(jì)算平臺。虛擬資源分配技術(shù)是云計(jì)算架構(gòu)獲得成功的關(guān)鍵,一個好的資源分配方案對于云平臺作用的良好發(fā)揮有著重要的意義。蟻群算法是云環(huán)境中關(guān)于資源調(diào)度和分配的傳統(tǒng)算法,具有異構(gòu)性、分布式的特點(diǎn),且初始條件不高,非常合適云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)整。同時該算法也存在著資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載不平衡、資源利用低等不足。為彌補(bǔ)傳統(tǒng)蟻群算法的不足,本文提出一種基于劣化因子的預(yù)處理機(jī)制,對蟻群算法加以改進(jìn),并基于研究結(jié)果進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在合理選擇劣化因子的前提下,基于優(yōu)化蟻群算法的資源調(diào)度策略具有更好的負(fù)載均衡度以及更好的資源利用率,并且優(yōu)化后的蟻群算法縮短了任務(wù)執(zhí)行的平均時間,且具有更強(qiáng)的全局搜索能力。在對劣化因子預(yù)處理時,其關(guān)鍵環(huán)節(jié)是確定劣化因子的取值范圍。本文采用一種動態(tài)且折中的方式,主要基于以下兩點(diǎn)考慮:(1)云計(jì)算環(huán)境下,經(jīng)常會有新節(jié)點(diǎn)加入到云環(huán)境中,同時也會有節(jié)點(diǎn)會被迫退出云環(huán)境。這種動態(tài)性是資源調(diào)整的特質(zhì)之一;(2)劣化因子選取必須要適中,所謂動態(tài),就是針對有差異的調(diào)整環(huán)境動態(tài)地選擇劣化因子的取值界限;所謂折中,就是第一步確定0.5是中間值,然后在此周圍先輸入大一些的值,然后輸入小一點(diǎn)的值,依次循環(huán)往復(fù)通過這種方法就能求得劣化因子取值的界限了。本文的仿真實(shí)驗(yàn)分成兩個步驟:其一是針對劣化因子的選擇;其二是優(yōu)化蟻群算法與標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的仿真。之后,分析優(yōu)化的蟻群算法和標(biāo)準(zhǔn)的蟻群算法的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：云環(huán)境 蟻群算法 劣化因子
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文主要的研究工作10-11
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 相關(guān)理論12-26
• 2.1 云計(jì)算資源調(diào)整12-16
• 2.1.1 云環(huán)境下的資源調(diào)度的相關(guān)概念13-14
• 2.1.2 云環(huán)境下的資源調(diào)整的特點(diǎn)14-15
• 2.1.3 云環(huán)境下的資源調(diào)度策略的評判指標(biāo)15-16
• 2.2 傳統(tǒng)調(diào)整算法的相關(guān)研究16-20
• 2.2.1 最小-最小算法和最大-最小算法16-18
• 2.2.2 投機(jī)負(fù)載均衡算法18
• 2.2.3 SUFFERAGE算法18-19
• 2.2.4 輪循調(diào)整算法19
• 2.2.5 傳統(tǒng)調(diào)整算法的比較19-20
• 2.3 啟發(fā)式調(diào)整算法的研究20-24
• 2.3.1 遺傳算法20-21
• 2.3.2 粒子群算法21-23
• 2.3.3 模擬退火算法23
• 2.3.4 蟻群算法23
• 2.3.5 關(guān)于啟發(fā)式調(diào)整算法的比較23-24
• 2.4 資源調(diào)整算法的局限和優(yōu)化的途徑24
• 2.5 典型的資源調(diào)整模型MAP/REDUCE介紹24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第3章 劣化因子蟻群算法的資源調(diào)整方案26-38
• 3.1 基于蟻群算法的TSP數(shù)學(xué)模型26-32
• 3.1.1 蟻群算法的原理26-27
• 3.1.2 蟻群算法的特點(diǎn)27-28
• 3.1.3 TSP數(shù)學(xué)模型28-32
• 3.2 根據(jù)蟻群算法的優(yōu)化資源調(diào)整方案32-37
• 3.2.1 設(shè)計(jì)的劣化因子預(yù)處理機(jī)制32-34
• 3.2.2 資源調(diào)整方案的基本步驟34-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第4章 實(shí)驗(yàn)仿真與數(shù)據(jù)分析38-52
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境38
• 4.2 仿真實(shí)驗(yàn)的說明38-39
• 4.3 劣化因子的仿真實(shí)驗(yàn)39-44
• 4.4 改進(jìn)算法與標(biāo)準(zhǔn)算法的仿真實(shí)驗(yàn)44-51
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)第一階段44-47
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)第二階段47-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第5章 總結(jié)與展望52-53
• 5.1 總結(jié)52
• 5.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 致謝56

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