隨著信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展,云計(jì)算作為一種分布式計(jì)算技術(shù),已經(jīng)成為行業(yè)中的研究熱點(diǎn)。它是支持人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)技術(shù)環(huán)境。云計(jì)算系統(tǒng)擁有龐大的資源池,為了滿足用戶特定的服務(wù)質(zhì)量請(qǐng)求,它需要對(duì)各類任務(wù)進(jìn)行合理的調(diào)度。現(xiàn)階段,隨著數(shù)據(jù)中心的快速擴(kuò)張,數(shù)據(jù)中心的能源消耗也迅速增長,將會(huì)制約云計(jì)算的發(fā)展。在云計(jì)算環(huán)境下,如何有效地給任務(wù)分配合適的資源是服務(wù)提供商需要研究的主要問題之一。目前,調(diào)度算法偏向于研究任務(wù)調(diào)度所花費(fèi)的最小時(shí)間或最少費(fèi)用等單目標(biāo)優(yōu)化問題,而考慮復(fù)雜的用戶質(zhì)量請(qǐng)求的算法比較少。為了提供更優(yōu)的服務(wù)和獲得較好的經(jīng)濟(jì)收益,服務(wù)提供商需要從多目標(biāo)優(yōu)化的角度出發(fā)研究任務(wù)調(diào)度問題。本文以時(shí)間、費(fèi)用和能耗作為任務(wù)調(diào)度的優(yōu)化目標(biāo),主要的研究工作如下:（1）針對(duì)任務(wù)調(diào)度需求的復(fù)雜性,分析了云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)和云數(shù)據(jù)中心,為了降低數(shù)據(jù)中心的能源消耗,采用動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)整技術(shù),引入了多目標(biāo)優(yōu)化概念。對(duì)本文所要研究的多目標(biāo)優(yōu)化問題建立了任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)模型。（2）針對(duì)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法存在難以平衡開發(fā)與開采的問題,提出了基于格分布方差的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法。改進(jìn)了網(wǎng)格坐標(biāo)系,提出了格分布方差。設(shè)... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究問題與內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 云計(jì)算基本理論
    2.1 云計(jì)算概述
        2.1.1 云計(jì)算定義與特點(diǎn)
        2.1.2 云計(jì)算體系結(jié)構(gòu)
        2.1.3 云數(shù)據(jù)中心
        2.1.4 DVFS技術(shù)
    2.2 云工作流
        2.2.1 云工作流簡(jiǎn)介
        2.2.2 任務(wù)調(diào)度
    2.3 本章小結(jié)
第三章 多目標(biāo)問題建模與方法
    3.1 多目標(biāo)優(yōu)化
        3.1.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題模型
        3.1.2 Pareto相關(guān)定義
    3.2 系統(tǒng)建模
        3.2.1 資源模型
        3.2.2 工作流模型
        3.2.3 能耗模型
        3.2.4 任務(wù)調(diào)度目標(biāo)函數(shù)
    3.3 多目標(biāo)優(yōu)化算法
        3.3.1 多目標(biāo)粒子群算法
        3.3.2 NSGA-Ⅱ算法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于格分布方差的多目標(biāo)工作流調(diào)度算法
    4.1 GVDA-MOPSO工作流調(diào)度算法設(shè)計(jì)
        4.1.1 粒子編碼
        4.1.2 改進(jìn)的自適應(yīng)網(wǎng)格坐標(biāo)系
        4.1.3 格分布方差和動(dòng)態(tài)調(diào)整算法
        4.1.4 外部文檔自優(yōu)化策略
        4.1.5 差粒子自學(xué)習(xí)策略
    4.2 GVDA-MOPSO工作流調(diào)度算法流程
    4.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        4.3.1 仿真工具簡(jiǎn)介
        4.3.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
        4.3.3 格分布方差閾值分析
        4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于任務(wù)聚類的NSGA-Ⅱ算法的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度算法
    5.1 TC-NSGA-Ⅱ任務(wù)調(diào)度算法設(shè)計(jì)
        5.1.1 染色體編碼
        5.1.2 遺傳算子設(shè)計(jì)
        5.1.3 擁擠距離設(shè)計(jì)
        5.1.4 任務(wù)聚類
    5.2 TC-NSGA-Ⅱ任務(wù)調(diào)度算法流程
    5.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 未來與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于FDH的分區(qū)域多目標(biāo)遺傳算法[J]. 周忠寶,劉悅悅,金倩穎,肖和錄,程旭曼.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2018(07)
[2]多目標(biāo)云工作流調(diào)度的協(xié)同進(jìn)化多群體優(yōu)化[J]. 劉雨瀟,王毅,袁磊,吳釗.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(05)
[3]多目標(biāo)最優(yōu)化云工作流調(diào)度進(jìn)化遺傳算法[J]. 王國豪,李慶華,劉安豐.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(05)
[4]基于多目標(biāo)遺傳算法的多星座選星方法[J]. 徐小鈞,馬利華,艾國祥.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(12)
[5]云環(huán)境下基于多目標(biāo)的多科學(xué)工作流調(diào)度算法[J]. 袁友偉,鮑澤前,俞東進(jìn),李萬清.  軟件學(xué)報(bào). 2018(11)
[6]一種基于改進(jìn)蟻群算法的多目標(biāo)優(yōu)化云計(jì)算任務(wù)調(diào)度策略[J]. 葛君偉,郭強(qiáng),方義秋.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2017(11)
[7]基于平衡搜索策略的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法[J]. 耿煥同,陳正鵬,陳哲,周利發(fā).  模式識(shí)別與人工智能. 2017(03)
[8]一種云環(huán)境中數(shù)據(jù)流的高效多目標(biāo)調(diào)度方法[J]. 沈堯,秦小麟,鮑芝峰.  軟件學(xué)報(bào). 2017(03)
[9]任務(wù)調(diào)度算法中新的自適應(yīng)慣性權(quán)重計(jì)算方法[J]. 李學(xué)俊,徐佳,朱二周,張以文.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(09)
[10]時(shí)間約束的異構(gòu)分布式系統(tǒng)工作流能耗優(yōu)化算法[J]. 蔣軍強(qiáng),林亞平,謝國琪,張世文.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(07)

博士論文
[1]異構(gòu)分布式計(jì)算系統(tǒng)下工作流能耗與時(shí)間優(yōu)化研究[D]. 蔣軍強(qiáng).湖南大學(xué) 2017
[2]基于排序策略的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化：研究與應(yīng)用[D]. 李笠.浙江工業(yè)大學(xué) 2017

碩士論文
[1]云環(huán)境下基于多目標(biāo)優(yōu)化的任務(wù)調(diào)度策略研究[D]. 郭強(qiáng).重慶郵電大學(xué) 2017
[2]基于多目標(biāo)優(yōu)化的云任務(wù)調(diào)度算法研究[D]. 韓于芳.蘭州理工大學(xué) 2017
[3]基于多態(tài)蟻群算法的云計(jì)算節(jié)能資源調(diào)度[D]. 周剛.重慶大學(xué) 2016
[4]云計(jì)算環(huán)境中科學(xué)工作流時(shí)間/成本調(diào)度優(yōu)化研究[D]. 堯峰.南京大學(xué) 2015
[5]基于服務(wù)質(zhì)量的任務(wù)調(diào)度算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 孫娟.大連理工大學(xué) 2015
[6]云計(jì)算環(huán)境下帶安全約束的工作流調(diào)度問題的研究[D]. 馬俊波.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013
[7]云計(jì)算中數(shù)據(jù)訪問控制方法的研究[D]. 李陽.南京郵電大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3193741