基于改進(jìn)共生演算法的云任務(wù)調(diào)度策略研究
【學(xué)位授予單位】:河北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:TP3
【圖文】:
第 2 章 相關(guān)研究基礎(chǔ)第 2 章 相關(guān)研究基礎(chǔ)2.1 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)云計(jì)算服務(wù)包括基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)、平臺即服務(wù)(PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS[46]。云計(jì)算通過;到y(tǒng)中的資源,使用戶能夠最大限度地訪問云中數(shù)據(jù)、解決海量數(shù)據(jù)的計(jì)算和存儲問題、使用云中的應(yīng)用,這極大依賴于任務(wù)的有效調(diào)度和資源管理。云計(jì)算總體由物理資源層、資源池層、管理中間件層和 SOA 構(gòu)建層構(gòu)成,如圖 1 所示:
[49]。圖2簡潔的描述了云任務(wù)調(diào)度模塊的主要框架,本節(jié)將任務(wù)調(diào)度模塊分為三個(gè)階段:1)任務(wù)處理階段,依據(jù) Map/Reduce 模式的 Map 函數(shù)將用戶任務(wù)劃分為多個(gè)子任務(wù)以便調(diào)度處理,劃分后的子任務(wù)可看做兩類任務(wù),即具有約束關(guān)系的任務(wù)和無約束關(guān)系的任務(wù);2)任務(wù)調(diào)度階段,參考 Reduce 函數(shù),依據(jù)特定的調(diào)度策略,將劃分后的子任務(wù)分配給云環(huán)境中的虛擬資源(Woeker),應(yīng)盡量使得任務(wù)占用資源時(shí)間較短、資源利用率較高和任務(wù)完質(zhì)量較高;3)虛擬資源與物理資源的匹配階段,此階段對物理資源進(jìn)行分區(qū)、分配 ID
圖 3 共生演算法操作流程圖算法中,Xi是生態(tài)系統(tǒng)中第 i 體 Xi相互作用的個(gè)體。因此 X Xrand0, 1*XMutuwibest Xrand0, 1*XMutujbest _iMutual Vector X X的隨機(jī)數(shù),BF1和 BF2取值為表全部受益。式(3)代表一種當(dāng)新進(jìn)化個(gè)體優(yōu)于當(dāng)前個(gè)體是種群中被隨機(jī)選擇與 Xi相互另一方既不受益也不受傷害不受益,也不受到傷害。Xinew
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本文編號:2754425
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