【摘要】：如何進(jìn)行更好地資源調(diào)度一直都是云計算研究的熱點,在云計算資源算法中引入布谷鳥算法,針對布谷鳥算法中出現(xiàn)的收斂速度快,容易局部震蕩等現(xiàn)象,首先引入高斯變異算子來處理每一個階段中的鳥窩最佳位置的選擇,然后通過自適應(yīng)動態(tài)因子來調(diào)整不同階段中的鳥窩位置的選擇,使得改進(jìn)后的算法收斂精度提高,通過適應(yīng)度函數(shù)的平衡以及遺傳算法中的3種操作,使得該算法能夠有效的提高云計算環(huán)境下的資源分配效率,降低了網(wǎng)絡(luò)消耗;在Cloudsim平臺仿真實驗中,通過3個方面的比較,該算法在性能上、資源調(diào)度效率和任務(wù)調(diào)度方面都有很大改進(jìn),有效提高了云計算系統(tǒng)的資源調(diào)度能力。
【圖文】：

［８］平臺進(jìn)行測試，選擇ＣＰＵ為酷睿ｉ３和８ＧＤＤＲ３，操作系統(tǒng)采用ＷｉｎｄｏｗｓＸｐ，本文從兩個方面對本文在云計算資源中的分配進(jìn)行比較。４．１與基本布谷鳥算法（ＣＳ）比較設(shè)定虛擬任務(wù)為８００個，虛擬節(jié)點為５０個，通過比較兩種算法下的能量消耗可以發(fā)現(xiàn)本文的算法在開始的能量消耗比較大，主要是因為采用了高斯變異和自適應(yīng)因子，使得算法初期震蕩比較大，后期逐漸平穩(wěn)，相對于ＣＳ算法的過程中能量震蕩，本文的算法消耗低于ＣＳ算法的消耗，如圖１所示。圖１２種資源負(fù)載算法能量消耗比較４．２與參考文獻(xiàn)算法進(jìn)行比較設(shè)定虛擬任務(wù)為８００個，虛擬節(jié)點為７０個，設(shè)置迭代次數(shù)為３００，將本文的算法和文獻(xiàn)［２］，文獻(xiàn)［３］和文獻(xiàn)［６］的算法在云計算模型中不同任務(wù)數(shù)和虛擬節(jié)點下進(jìn)行比較。圖２４種資源負(fù)載算法任務(wù)完成時間比較圖３４種資源負(fù)載算法能量消耗比較從圖２中發(fā)現(xiàn)，本文算法在資源負(fù)載方面消耗時間是低于其他３種參考文獻(xiàn)算法，并且伴隨著任務(wù)數(shù)增多，，消耗時間幅度偏小，說明本文的算法相對穩(wěn)定，能夠更好地進(jìn)行資源負(fù)載平衡。從圖３中發(fā)現(xiàn)經(jīng)過改進(jìn)后的本文算法在云計算環(huán)境中的消耗能量優(yōu)于其他的３種參考算法。在算法中引入適應(yīng)度函數(shù)可以有效地平衡時間和費用之間的關(guān)系，從而能夠更好地滿足云計算中的資源調(diào)度的要求。

兩種算法下的能量消耗可以發(fā)現(xiàn)本文的算法在開始的能量消耗比較大，主要是因為采用了高斯變異和自適應(yīng)因子，使得算法初期震蕩比較大，后期逐漸平穩(wěn)，相對于ＣＳ算法的過程中能量震蕩，本文的算法消耗低于ＣＳ算法的消耗，如圖１所示。圖１２種資源負(fù)載算法能量消耗比較４．２與參考文獻(xiàn)算法進(jìn)行比較設(shè)定虛擬任務(wù)為８００個，虛擬節(jié)點為７０個，設(shè)置迭代次數(shù)為３００，將本文的算法和文獻(xiàn)［２］，文獻(xiàn)［３］和文獻(xiàn)［６］的算法在云計算模型中不同任務(wù)數(shù)和虛擬節(jié)點下進(jìn)行比較。圖２４種資源負(fù)載算法任務(wù)完成時間比較圖３４種資源負(fù)載算法能量消耗比較從圖２中發(fā)現(xiàn)，本文算法在資源負(fù)載方面消耗時間是低于其他３種參考文獻(xiàn)算法，并且伴隨著任務(wù)數(shù)增多，消耗時間幅度偏小，說明本文的算法相對穩(wěn)定，能夠更好地進(jìn)行資源負(fù)載平衡。從圖３中發(fā)現(xiàn)經(jīng)過改進(jìn)后的本文算法在云計算環(huán)境中的消耗能量優(yōu)于其他的３種參考算法。在算法中引入適應(yīng)度函數(shù)可以有效地平衡時間和費用之間的關(guān)系，從而能夠更好地滿足云計算中的資源調(diào)度的要求。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2585586