【摘要】：任務(wù)調(diào)度問題是云計算領(lǐng)域所研究的一個熱點問題,該問題的實質(zhì)就是如何將廣大用戶提交的任務(wù)合理的分配到云數(shù)據(jù)中心的各個資源上執(zhí)行,以實現(xiàn)系統(tǒng)資源的高效利用和均衡分配。粒子群優(yōu)化算法因為在解決任務(wù)調(diào)度、組合優(yōu)化等問題時具有很明顯的優(yōu)勢,故而成為我們研究云計算中的任務(wù)調(diào)度問題的首選算法。但是粒子群算法所求得的解對初始種群的質(zhì)量很敏感,并且粒子群優(yōu)化算法很容易因為收斂速度過快而只得到局部的最優(yōu)解。因此本文提出了一種融入反向?qū)W習(xí)和試探感知的PSO改進(jìn)算法(OBL-TP-PSO)。該算法運用反向?qū)W習(xí)的方法產(chǎn)生初始種群,提高了初始種群的質(zhì)量。同時,利用試探感知的搜索策略搜索問題的解空間,不僅改善了粒子的局部搜索能力,而且也提高了粒子的全局搜索能力,使得算法更容易的獲得全局的最優(yōu)解。最后,在Cloudsim平臺上對Min-Min算法、Max-Min算法、PSO算法以及OBL-TP-PSO算法進(jìn)行了云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度的仿真實驗。結(jié)果表明:OBL-TP-PSO算法的收斂速度比PSO算法的收斂速度更快;OBL-TP-PSO算法所求的解對應(yīng)的任務(wù)總的執(zhí)行時間比Min-Min算法、Max-Min算法以及PSO算法求得的解對應(yīng)的任務(wù)總的執(zhí)行時間都要小;在系統(tǒng)負(fù)載均衡方面,OBL-TP-PSO算法的也有較好的表現(xiàn)。由此可知,改進(jìn)后的PSO算法能夠獲得更好的任務(wù)調(diào)度方案,有效的提升了云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度算法整體效率。
【圖文】：

圖 2-1 云計算架構(gòu)示意圖從上述的云計算的架構(gòu)圖中，，我們可以看出：云計算架構(gòu)主要包括核心服務(wù)和云管理這兩個非常重要的模塊。其中核心服務(wù)主要包括軟件服務(wù)（IaaS）、平臺服務(wù)（PaaS）、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)（SaaS），分別位于云計算體系的頂層、中間層和底層。而云管理層主要負(fù)責(zé)云系統(tǒng)的用戶的管理、監(jiān)控系統(tǒng)、計費管理、安全管理、服務(wù)管理、資源管理、容災(zāi)以及運維管理等。2.2 云計算任務(wù)調(diào)度問題概述2.2.1 任務(wù)調(diào)度模型在云計算任務(wù)調(diào)度的過程中，每個用戶向云計算數(shù)據(jù)中心提交了若干個相互

云計算任務(wù)調(diào)度模型
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 段們們;;基于云計算的艦船大規(guī)模任務(wù)調(diào)度優(yōu)化[J];艦船科學(xué)技術(shù);2019年06期

2 李軍;王鈞;陳健;陳慧中;郭玉華;;基于多目標(biāo)遺傳算法的衛(wèi)星成像任務(wù)調(diào)度技術(shù)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2007年07期

3 梁浩,吳洲;電子商務(wù)中供應(yīng)鏈任務(wù)調(diào)度問題的研究[J];中國機械工程;2003年16期

4 陳軍;謝立;孫鐘秀;;分布式任務(wù)調(diào)度研究的新趨向[J];計算機研究與發(fā)展;1990年04期

5 ;簡訊[J];成都電訊工程學(xué)院學(xué)報;1988年02期

6 劉心松,李健;分布式計算機系統(tǒng)中的任務(wù)調(diào)度[J];計算機應(yīng)用;1989年01期

7 呂英,李教材,房其敏;周期性混合任務(wù)調(diào)度[J];計算機工程與設(shè)計;1989年01期

8 李晨蕾;;云計算環(huán)境下基于蟻群算法的任務(wù)調(diào)度研究[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報;2019年02期

9 丁志鋒;;云計算環(huán)境下用戶任務(wù)調(diào)度效率優(yōu)化仿真[J];計算機仿真;2017年04期

10 陳利安;肖明清;高峰;趙亮亮;;人工蜂群算法在并行測試任務(wù)調(diào)度中的應(yīng)用[J];計算機測量與控制;2012年06期

相關(guān)會議論文 前10條

1 張磊;馬軍;;描述短時資源混雜占用型任務(wù)調(diào)度的數(shù)學(xué)模型與算法[A];2005年全國理論計算機科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2005年

2 劉培培;李連;叢海鵬;謝勇;;基于多代理協(xié)商機制的任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)研究[A];2006北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會——通信與信息技術(shù)會議論文集（下）[C];2006年

3 張曉云;岳繼光;楊麟祥;;零星任務(wù)調(diào)度在多控制任務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用[A];第16屆中國過程控制學(xué)術(shù)年會暨第4屆全國故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

4 常中祥;楊文沅;陳宇寧;周忠寶;姚鋒;;成像時長可變的視頻衛(wèi)星成像任務(wù)調(diào)度問題分析[A];第六屆高分辨率對地觀測學(xué)術(shù)年會論文集（上）[C];2019年

5 韓云;于炯;張偉;王命全;;基于負(fù)載均衡的任務(wù)調(diào)度改進(jìn)算法[A];2010年全國開放式分布與并行計算機學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

6 王全民;王靚;許智宏;;網(wǎng)格環(huán)境中基于蟻群算法的批量任務(wù)調(diào)度的研究[A];2006北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會——通信與信息技術(shù)會議論文集（上）[C];2006年

7 劉宇;劉玉榮;周冰;;基于WCF的環(huán)境減災(zāi)星座運控任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)[A];第二十五屆全國空間探測學(xué)術(shù)研討會摘要集[C];2012年

8 羅斯寧;王化龍;李弘宇;彭蔚;;基于改進(jìn)蟻群算法的云計算用戶任務(wù)調(diào)度算法[A];生態(tài)互聯(lián) 數(shù)字電力——2019電力行業(yè)信息化年會論文集[C];2019年

9 楊艦;黃道平;李小亞;;GDCS任務(wù)調(diào)度的SPN模型研究[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

10 王巖;朱春鴿;劉欣然;徐倩華;張鴻;;一種基于虛擬計算環(huán)境的任務(wù)冗余調(diào)度機制研究[A];2011年全國通信安全學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 記者 常娜;全市城市基層黨建重點工作任務(wù)調(diào)度會召開[N];鄂爾多斯日報;2019年

2 曲芳 戴江勇 龔界文 院宣 肖文正 楊麗;堅決落實型號任務(wù)調(diào)度令[N];中國航天報;2008年

3 記者 秦娜;我省建立大氣污染防治目標(biāo)任務(wù)調(diào)度預(yù)警通報制度[N];甘肅日報;2015年

4 綜合編譯 劉琦;Windows HPC Server 2008新特性解讀[N];中國計算機報;2009年

5 記者 謝霄凌;我市部署清理整治奢華浪費建設(shè)及專項整治任務(wù)[N];邢臺日報;2014年

6 何川 方興;運籌帷幄決勝千里[N];計算機世界;2001年

7 記者 張雷峰;貫徹落實好省相關(guān)會議精神 確�；顒尤〉酶蟪尚N];張家口日報;2014年

8 文海燕;統(tǒng)一認(rèn)識 強化責(zé)任 確保完成目標(biāo)任務(wù)[N];永州日報;2006年

9 記者 王彬;全力促增收 確保完成全年目標(biāo)[N];濟南日報;2012年

10 王波;Linux與服務(wù)器集群技術(shù)[N];中國計算機報;2002年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 徐海燕;帶有學(xué)習(xí)與惡化效應(yīng)的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法[D];東南大學(xué);2017年

2 柳運昌;多媒體云資源提供與任務(wù)調(diào)度技術(shù)研究[D];武漢理工大學(xué);2016年

3 何華;云計算的調(diào)度策略研究與性能分析[D];天津大學(xué);2017年

4 魯亮;大數(shù)據(jù)流式計算框架的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法研究[D];新疆大學(xué);2018年

5 賓雪蓮;實時系統(tǒng)中的任務(wù)調(diào)度技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

6 吳琦;嵌入式操作系統(tǒng)功耗管理技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2006年

7 王濤;實時系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2006年

8 陸平;云計算應(yīng)用中的任務(wù)調(diào)度與資源分配的協(xié)同優(yōu)化[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2017年

9 黃萬偉;基于服務(wù)屬性區(qū)分的可重構(gòu)任務(wù)調(diào)度研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2009年

10 王鈞;成像衛(wèi)星綜合任務(wù)調(diào)度模型與優(yōu)化方法研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 彭永強;分布式綜合任務(wù)調(diào)度平臺的設(shè)計與應(yīng)用[D];北京交通大學(xué);2019年

2 陳天;深度強化學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)資源管理問題中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2019年

3 楊宏霄;自動電池化成車間中基于多標(biāo)準(zhǔn)評價的揀選調(diào)度算法研究[D];電子科技大學(xué);2019年

4 劉文隆;MapReduce任務(wù)調(diào)度和洗牌調(diào)度問題的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2019年

5 王雪;基于分布式優(yōu)化的移動邊緣計算任務(wù)調(diào)度和設(shè)備協(xié)同算法研究[D];北京交通大學(xué);2019年

6 崔倩娜;帶懲罰費用的多維（重）任務(wù)調(diào)度問題[D];云南大學(xué);2018年

7 楊雪;“雙循環(huán)”模式下自動化碼頭L-AGV任務(wù)調(diào)度優(yōu)化[D];吉林大學(xué);2019年

8 劉粟;基于Storm平臺的離線任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法研究[D];新疆大學(xué);2019年

9 汪麗娟;Flink下的K-Means優(yōu)化并行與任務(wù)調(diào)度研究[D];新疆大學(xué);2019年

10 高超超;基于PSO改進(jìn)的云計算任務(wù)調(diào)度研究[D];湖南師范大學(xué);2019年

本文編號：2613102