本文關鍵詞：云計算環(huán)境下的虛擬機調度策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：云計算作為一種新型的計算模式，受到了學術界的廣泛關注，并已逐漸由理論研究走向應用實踐。在云計算中，虛擬機調度能夠影響到用戶的服務質量、系統(tǒng)的資源利用率和能量的消耗等方面，因此它作為一個基本且復雜的問題成為了學者們研究的熱點。云環(huán)境下的虛擬機調度主要研究的是如何為用戶分配相應的虛擬機以及將虛擬機調度到物理資源上，從而保證用戶的需求和系統(tǒng)的性能。本文主要研究云計算環(huán)境下的虛擬機調度策略，主要工作包括以下幾點： （1）分析了當前云計算以及云計算環(huán)境下的虛擬機調度研究現(xiàn)狀，闡述了云計算的概念及特征、分類、應用場景以及云計算的關鍵技術。分析了云計算環(huán)境下的虛擬機調度技術，主要包括調度模型、調度特點、調度目標和調度算法，重點針對虛擬機的調度算法，介紹了現(xiàn)有的研究進展并分析了存在的不足。 （2）針對虛擬機調度模型中任務與虛擬機的映射關系，提出一種基于混合遺傳-細菌覓食優(yōu)化（Genetic Bacterial Foraging Optimization，GBFO）的虛擬機調度算法。首先在遺傳算法中為了避免算法陷入局部最優(yōu)和后期進化緩慢，將適應值方差引入選擇算子中，并且基于適應值方差設計了兩個算法的最佳結合點，同時為了使得細菌和基因能夠適應統(tǒng)一的編碼規(guī)則，而且能夠加強細菌自身的信息反饋，提出了基于變異思想的細菌趨化操作，其次為了增強菌群內部信息的交流提出了基于簡單交叉思想的復制操作，最后采用GBFO算法實現(xiàn)虛擬機的調度。實驗仿真結果表明，，本文提出GBFO算法具有較快的收斂速度和求解精度，同相同目標的其他調度算法相比，基于GBFO的調度算法更加具有優(yōu)勢。 （3）針對虛擬機調度模型中虛擬機與物理機的映射關系，提出一種基于改進NSGA II（Non-dominated Sorting GeneticAlgorithm）的虛擬機部署算法，首先對虛擬機的部署建立裝箱問題模型，將該模型的求解轉化一個多目標優(yōu)化問題，目標分別為負載均衡、提高任務執(zhí)行效率和降低能耗，接著對基于非支配排序的遺傳算法進行改進，利用回溯法中的剪枝函數(shù)確定最優(yōu)初始種群，引入正態(tài)分布密度函數(shù)限制優(yōu)秀精英，采用二維矩陣的思想進行交叉操作。最后采用改進后的NSGA II實現(xiàn)虛擬機的部署。實驗仿真結果表明，基于改進NSGA II的虛擬機部署算法在任務執(zhí)行時間、負載均衡和能量消耗三個方面均具有較好的性能。
【關鍵詞】：云計算 虛擬機調度 混合優(yōu)化 多目標優(yōu)化
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP302
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與研究意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 云計算的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 云計算環(huán)境下虛擬機調度研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 1.4 本文組織結構14-15
• 第二章 云計算及其關鍵技術概述15-27
• 2.1 云計算概述15-20
• 2.1.1 云計算的定義及特征15-17
• 2.1.2 云計算的分類17-19
• 2.1.3 云計算的應用場景19-20
• 2.2 云計算的關鍵技術20-26
• 2.2.1 虛擬化技術20-22
• 2.2.2 海量數(shù)據(jù)處理技術22-25
• 2.2.3 海量數(shù)據(jù)存儲技術25-26
• 2.3 本章小結26-27
• 第三章 云計算環(huán)境下的虛擬機調度技術27-39
• 3.1 虛擬機調度的模型27-29
• 3.2 虛擬機調度的特點29-30
• 3.3 虛擬機調度的目標30-31
• 3.4 虛擬機調度的算法31-34
• 3.5 虛擬機調度的仿真工具 CloudSim34-38
• 3.6 本章小結38-39
• 第四章 基于混合優(yōu)化的虛擬機調度算法39-57
• 4.1 引言39-40
• 4.2 遺傳-細菌覓食混合優(yōu)化算法40-46
• 4.2.1 遺傳-細菌統(tǒng)一編碼41-42
• 4.2.2 選擇算子的改進42-43
• 4.2.3 最佳結合點的選擇43
• 4.2.4 基于變異的細菌趨化操作43-45
• 4.2.5 基于交叉的細菌復制操作45-46
• 4.3 基于混合優(yōu)化的虛擬機調度算法46-49
• 4.3.1 虛擬機調度模型46-47
• 4.3.2 調度的流程描述47-49
• 4.4 實驗模擬及結果分析49-56
• 4.4.1 實驗的仿真環(huán)境49-50
• 4.4.2 實驗參數(shù)的設置50-53
• 4.4.3 實驗結果及分析53-56
• 4.5 本章小結56-57
• 第五章 基于改進 NSGAII 的虛擬機部署算法57-74
• 5.1 引言57-58
• 5.2 基于非支配排序的遺傳算法-NSGA II 改進58-64
• 5.2.1 NSGA II 算法的介紹58-61
• 5.2.2 基于狀態(tài)空間樹的初始種群建立61-62
• 5.2.3 基于正態(tài)分布函數(shù)的精英保留策略62-63
• 5.2.4 基于二維矩陣的交叉操作63-64
• 5.3 基于改進 NSGA II 的虛擬機部署算法64-69
• 5.3.1 虛擬機部署模型65
• 5.3.2 虛擬機部署的多個目標函數(shù)65-67
• 5.3.3 虛擬機部署的流程描述67-69
• 5.4 實驗模擬及結果分析69-73
• 5.4.1 實驗仿真環(huán)境的設置69-70
• 5.4.2 實驗結果及分析70-73
• 5.5 本章小結73-74
• 第六章 總結與展望74-76
• 參考文獻76-79
• 附錄 1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文79-80
• 附錄 2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目80-81
• 致謝81

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