云服務(wù)中任務(wù)調(diào)度與結(jié)果回收策略研究
發(fā)布時間:2023-03-12 16:50
云計算是并行計算、分布式計算、網(wǎng)格計算和效用計算等傳統(tǒng)計算機技術(shù)的發(fā)展,它的出現(xiàn)適應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展和商業(yè)模式的急速轉(zhuǎn)變,滿足了用戶日益增長的網(wǎng)絡(luò)需求對計算能力和商業(yè)服務(wù)質(zhì)量的要求,是一種新興的商業(yè)計算模式。云計算尚未成熟,還處在一個發(fā)展階段,其中仍有許多與性能相關(guān)的問題需要進(jìn)一步完善,比如任務(wù)調(diào)度與結(jié)果回收策略,這也是云計算研究的兩個難點。云計算是一種通過網(wǎng)絡(luò)可以快速、實時地訪問共享資源的計算模式,具有超大規(guī)模、虛擬化、高可靠性、通用性、高可擴展性、按需服務(wù)以及高性價比等特點。本文在研究現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度與結(jié)果回收算法的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)這些算法都存在著執(zhí)行時間長、負(fù)載不均以及開銷大等缺陷。為了解決這些缺陷,本文提出一種基于改進(jìn)的遺傳優(yōu)化算法(IGOA),該算法通過在傳統(tǒng)的遺傳算法中加入最優(yōu)保留策略和加速進(jìn)化策略等方式,提高了算法的收斂精度、避免了局部最優(yōu)和早熟現(xiàn)象;針對AI規(guī)劃的結(jié)果回收不能高效且準(zhǔn)確地在任務(wù)庫中查找出符合要求的子任務(wù)這個缺點,設(shè)計出了基于用戶需求的結(jié)果回收策略,該策略通過任務(wù)匹配的方式將子任務(wù)按照分解時的編號順序合理的組合在一起,不僅提高了回收效率,還滿足了用戶的服務(wù)需求...
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstracts
1 緒論
1.1 本文的研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究的主要內(nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 云計算概述
2.1.1 云計算的定義
2.1.2 云計算的特點
2.1.3 云計算的服務(wù)類型
2.1.4 云計算的體系結(jié)構(gòu)
2.2 云計算服務(wù)
2.2.1 Google云計算
2.2.2 Amazon云計算
2.2.3 IBM云計算
2.2.4 微軟云計算
2.2.5 Salesforce云計算
2.3 云計算的關(guān)鍵技術(shù)
2.4 云計算與網(wǎng)格計算的比較
2.5 云服務(wù)概述
2.6 本章小結(jié)
3 云服務(wù)中任務(wù)調(diào)度算法的研究與實現(xiàn)
3.1 任務(wù)調(diào)度的相關(guān)問題
3.1.1 任務(wù)調(diào)度的概念
3.1.2 云服務(wù)中任務(wù)調(diào)度模型
3.2 現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度算法的研究與分析
3.2.1 傳統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度算法
3.2.2 FCFS(先來先服務(wù))算法
3.2.3 啟發(fā)式調(diào)度算法
3.3 基于改進(jìn)的遺傳優(yōu)化算法(IGOA)的研究與設(shè)計
3.3.1 IGOA算法的提出
3.3.2 IGOA的設(shè)計
3.3.3 IGOA的實現(xiàn)
3.4 本章小結(jié)
4 云服務(wù)中結(jié)果回收策略的研究與分析
4.1 云服務(wù)的結(jié)果回收
4.2 結(jié)果回收的研究與分析
4.3 基于用戶需求的結(jié)果回收策略的研究
4.3.1 本文回收策略的提出
4.3.2 基于用戶需求的結(jié)果回收策略的設(shè)計
4.4 本章小結(jié)
5 算法仿真與性能分析
5.1 CloudSim介紹
5.1.1 CloudSim的體系結(jié)構(gòu)
5.1.2 CloudSim技術(shù)實現(xiàn)
5.2 CloudSim環(huán)境配置及仿真流程
5.2.1 CloudSim環(huán)境配置
5.2.2 仿真流程
5.3 CloudSim平臺擴展及重編譯
5.3.1 CloudSim平臺擴展
5.3.2 CloudSim平臺重編譯
5.4 算法仿真
5.4.1 實驗數(shù)據(jù)
5.4.2 仿真核心代碼
5.5 實驗結(jié)果與性能分析
5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝
本文編號:3761588
【文章頁數(shù)】:79 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstracts
1 緒論
1.1 本文的研究背景和意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文研究的主要內(nèi)容
1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 云計算概述
2.1.1 云計算的定義
2.1.2 云計算的特點
2.1.3 云計算的服務(wù)類型
2.1.4 云計算的體系結(jié)構(gòu)
2.2 云計算服務(wù)
2.2.1 Google云計算
2.2.2 Amazon云計算
2.2.3 IBM云計算
2.2.4 微軟云計算
2.2.5 Salesforce云計算
2.3 云計算的關(guān)鍵技術(shù)
2.4 云計算與網(wǎng)格計算的比較
2.5 云服務(wù)概述
2.6 本章小結(jié)
3 云服務(wù)中任務(wù)調(diào)度算法的研究與實現(xiàn)
3.1 任務(wù)調(diào)度的相關(guān)問題
3.1.1 任務(wù)調(diào)度的概念
3.1.2 云服務(wù)中任務(wù)調(diào)度模型
3.2 現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度算法的研究與分析
3.2.1 傳統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度算法
3.2.2 FCFS(先來先服務(wù))算法
3.2.3 啟發(fā)式調(diào)度算法
3.3 基于改進(jìn)的遺傳優(yōu)化算法(IGOA)的研究與設(shè)計
3.3.1 IGOA算法的提出
3.3.2 IGOA的設(shè)計
3.3.3 IGOA的實現(xiàn)
3.4 本章小結(jié)
4 云服務(wù)中結(jié)果回收策略的研究與分析
4.1 云服務(wù)的結(jié)果回收
4.2 結(jié)果回收的研究與分析
4.3 基于用戶需求的結(jié)果回收策略的研究
4.3.1 本文回收策略的提出
4.3.2 基于用戶需求的結(jié)果回收策略的設(shè)計
4.4 本章小結(jié)
5 算法仿真與性能分析
5.1 CloudSim介紹
5.1.1 CloudSim的體系結(jié)構(gòu)
5.1.2 CloudSim技術(shù)實現(xiàn)
5.2 CloudSim環(huán)境配置及仿真流程
5.2.1 CloudSim環(huán)境配置
5.2.2 仿真流程
5.3 CloudSim平臺擴展及重編譯
5.3.1 CloudSim平臺擴展
5.3.2 CloudSim平臺重編譯
5.4 算法仿真
5.4.1 實驗數(shù)據(jù)
5.4.2 仿真核心代碼
5.5 實驗結(jié)果與性能分析
5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝
本文編號:3761588
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