發(fā)布時間：2020-04-10 03:38

【摘要】：作為云計算系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題之一,如何在復(fù)雜多變的云計算網(wǎng)絡(luò)中高效的調(diào)度資源仍舊是個難題。國內(nèi)外學(xué)者對確定環(huán)境下的云計算資源調(diào)度問題建立了多種模型,并使用智能優(yōu)化算法對模型進(jìn)行求解。但在實際應(yīng)用中,任務(wù)在資源節(jié)點上的執(zhí)行過程是不確定的,且目前的算法性能仍有很大的提升空間。本文基于模糊規(guī)劃理論,研究了不確定環(huán)境下的云計算資源調(diào)度問題,使用模糊數(shù)表示任務(wù)執(zhí)行時間,建立了更符合實際應(yīng)用的模糊云資源調(diào)度模型,并在現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上,研究出了性能更好的調(diào)度算法。本文使用三角模糊數(shù)表示任務(wù)在資源節(jié)點上的執(zhí)行時間,建立了時間-成本約束下基于三角模糊數(shù)的云計算資源調(diào)度模型,決策變量是任務(wù)與虛擬機的對應(yīng)關(guān)系矩陣,調(diào)度目標(biāo)是降低任務(wù)的總執(zhí)行時間和成本。本文在CACO的基礎(chǔ)上,引入無限折疊映射和精英策略,提出了自適應(yīng)混沌精英蟻群算法(ECACO)。仿真實驗表明,不確定因素的存在會降低云資源調(diào)度的效率,因此必須予以考慮。在算法的對比實驗中,ECACO在小規(guī)模調(diào)度和大規(guī)模調(diào)度上都表現(xiàn)出了較好的性能。為了更精確的表示不確定值,在之后的研究中,本文引入了Z-number來表示任務(wù)的執(zhí)行時間,建立了基于Z-number的多目標(biāo)云資源調(diào)度模型,并給出了Z-number的排序方法。在ACO的基礎(chǔ)上,本文引入三種策略進(jìn)行優(yōu)化,提出了混合蟻群算法(HACO)。三種策略分別是基于最小空閑策略的啟發(fā)式規(guī)則、蟻群狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則和局部搜索策略。在仿真實驗中,通過與GA、ACO、CACO和CACO-SVR的對比,證明了HACO在求解能力、收斂速度和系統(tǒng)負(fù)載方面的優(yōu)越性能。為了分析與驗證本文提出的模型及算法優(yōu)化理論,使用開源框架開發(fā)了云計算資源調(diào)度仿真算法平臺。該平臺具有通用性和易擴展性,集成了不同的云資源調(diào)度模型和算法,可以較為方便的比較不同模型和不同算法之間的性能差異,以此為模型和算法性能分析提供實驗依據(jù)。
【圖文】：

Logistic映射分布圖

- 17 -圖 2-4 無限折疊映射分布圖Fig.2-4 Distribution diagram of Infinite Folding Mapping
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TP393.09

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本文編號：2621693