云計算是一種通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的方式將成千上萬的物理機資源以復雜的手段聯(lián)接在一起,將所有的應用程序和數(shù)據(jù)文件存放在云端,從而為用戶提供服務的新模式。作為新興的分布式系統(tǒng),遵循著“按需付費”的商業(yè)模式。從用戶層面來看,用戶更關(guān)切提交到云平臺上的任務從提交到執(zhí)行完畢返回結(jié)果的總時間,從云平臺服務提供商的角度看,合理調(diào)度用戶提交的任務從而可以充分利用云平臺上的可用資源和保證用戶服務質(zhì)量之間相互制約,尋求兩者的平衡是云提供商們更關(guān)切的問題。本文通過提出兩種算法分別解決上述兩個問題。針對任務到虛擬機的映射問題,本文提出了基于蟻群的負載均衡任務調(diào)度算法,該算法的目標是通過對云環(huán)境下的虛擬機進行負載均衡從而最大化任務產(chǎn)出。針對蟻群算法初始信息素匱乏的缺點,引入MIN-MIN的調(diào)度思想進行信息素的初始化,以解決搜索時間過長的問題。其次通過引入LBF負載均衡因子,加之全局和局部信息素的協(xié)調(diào)更新,使得蟻群在搜索解空間時可以實時的根據(jù)上一輪迭代負載,通過信息素更新機制影響下一輪的選擇決策。算法后期引入揮發(fā)系數(shù)的調(diào)整機制,以提高算法全局搜索能力。本文對該算法和近些年新提出的任務調(diào)度算法以及常用的調(diào)度算法做了大量實驗... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

云計算架構(gòu)圖

蟻群算法的簡要流程圖

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文- 11 -圖2-2 蟻群隨機性選擇圖2-3 蟻群確定性選擇如圖2-2，2-3說明螞蟻覓食最短路徑的選擇原理，圖2-2所示，中間的矩形是障礙物，頂部是食物源，底部是蟻群起始位置，當沒有障礙物時，不存在螞蟻選路的問題，從底部自頂部直線行走即可。兩點直接直線最短，螞蟻以直線形式往返爬行。當中間出現(xiàn)矩形的障礙物時，從起始點前往食物源覓食的螞蟻以及從食物源返回巢穴的螞蟻就應該在C點和D點到底是往A側(cè)走還是往B側(cè)走做出選擇。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種基于云環(huán)境下蟻群優(yōu)化算法的改進研究[J]. 李德啟,田素貞.  陜西科技大學學報(自然科學版). 2012(01)
[2]基于遺傳學的改進蟻群算法研究[J]. 張懷鋒,宋順林.  計算機應用與軟件. 2011(01)

碩士論文
[1]基于改進蟻群算法的物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 曾云.北京物資學院 2012



本文編號：3118086