【摘要】：任務(wù)調(diào)度問(wèn)題是云計(jì)算領(lǐng)域所研究的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,該問(wèn)題的實(shí)質(zhì)就是如何將廣大用戶(hù)提交的任務(wù)合理的分配到云數(shù)據(jù)中心的各個(gè)資源上執(zhí)行,以實(shí)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?yàn)樵诮鉀Q任務(wù)調(diào)度、組合優(yōu)化等問(wèn)題時(shí)具有很明顯的優(yōu)勢(shì),故而成為我們研究云計(jì)算中的任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的首選算法。但是粒子群算法所求得的解對(duì)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?yàn)槭諗克俣冗^(guò)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(yùn)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(shí),利用試探感知的搜索策略搜索問(wèn)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(tái)上對(duì)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(shí)驗(yàn)。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(duì)應(yīng)的任務(wù)總的執(zhí)行時(shí)間比Min-Min算法、Max-Min算法以及PSO算法求得的解對(duì)應(yīng)的任務(wù)總的執(zhí)行時(shí)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(jì)算架構(gòu)示意圖從上述的云計(jì)算的架構(gòu)圖中，，我們可以看出：云計(jì)算架構(gòu)主要包括核心服務(wù)和云管理這兩個(gè)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(tái)服務(wù)（PaaS）、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)（SaaS），分別位于云計(jì)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(hù)的管理、監(jiān)控系統(tǒng)、計(jì)費(fèi)管理、安全管理、服務(wù)管理、資源管理、容災(zāi)以及運(yùn)維管理等。2.2 云計(jì)算任務(wù)調(diào)度問(wèn)題概述2.2.1 任務(wù)調(diào)度模型在云計(jì)算任務(wù)調(diào)度的過(guò)程中，每個(gè)用戶(hù)向云計(jì)算數(shù)據(jù)中心提交了若干個(gè)相互

云計(jì)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2613102