本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的遺傳算法的云計(jì)算資源調(diào)度算法研究　出處：《北京工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：云計(jì)算是一種用戶可按需分配及自主配置的新型資源池,這種技術(shù)可以為用戶提供計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等虛擬資源。作為一種為用戶提供商業(yè)服務(wù)的技術(shù),如何合理調(diào)度系統(tǒng)資源是云計(jì)算中的關(guān)鍵問題。由于云計(jì)算具有異構(gòu)性、動(dòng)態(tài)性、大規(guī)模性等特性,因此應(yīng)考慮如何對(duì)資源進(jìn)行合理的調(diào)度,使用戶在短時(shí)間內(nèi)獲取資源。同時(shí),在調(diào)度中如何盡可能地提高資源利用率、降低能耗,也是一個(gè)急需解決的問題。本文實(shí)現(xiàn)了基于遺傳算法的云計(jì)算資源調(diào)度算法。遺傳算法是一種具有隨機(jī)化特性的全局優(yōu)化搜索算法,它借鑒自然界優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化規(guī)律。由于其整體搜索策略和優(yōu)化搜索方法在工作時(shí)不依賴其它輔助知識(shí),遺傳算法具有很強(qiáng)的通用性。同時(shí),遺傳算法在解決NP問題時(shí)有優(yōu)異的表現(xiàn),因此它被廣泛應(yīng)用在大規(guī)模集群的資源調(diào)度問題中。在滿足用戶需求的基礎(chǔ)上,為了節(jié)約能耗,最大程度產(chǎn)生最優(yōu)的經(jīng)濟(jì)效益,本文在適應(yīng)度函數(shù)中引入經(jīng)濟(jì)效益約束、服務(wù)等級(jí)協(xié)議(Service Level Agreement,SLA)約束和能耗約束,使得調(diào)度策略能夠讓虛擬機(jī)在最合適的物理機(jī)上進(jìn)行創(chuàng)建。由于遺傳算法的搜索策略,可能會(huì)過早進(jìn)入局部最優(yōu)從而難以走向全局最優(yōu),本文采用Tabu禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行優(yōu)化。TS算法是一種逐步搜索全局最優(yōu)化的算法,模擬人類智力發(fā)展的過程。在TS算法中,一個(gè)高質(zhì)量的初始解可以大大提高其搜索效率,而遺傳算法所獲得的解恰好可以為它提供高質(zhì)量的初始解,因此將遺傳算法和TS算法相結(jié)合能夠很大程度上提高算法性能。本文在遺傳算法的計(jì)算過程中會(huì)對(duì)進(jìn)入早熟階段進(jìn)行判斷并引入TS算法,將遺傳算法的解作為TS算法的初始輸入。改進(jìn)后的算法在跳出局部最優(yōu)解的同時(shí),通過TS算法產(chǎn)生新的鄰域,保證了解的多樣性,使得到的結(jié)果逐步優(yōu)化,最終達(dá)到全局最優(yōu)。本文實(shí)現(xiàn)了基于CloudSim平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)仿真。在CloudSim上將改進(jìn)后的算法與輪詢算法、隨機(jī)分配算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,結(jié)果表明所采用的改進(jìn)的遺傳算法能更好的對(duì)云計(jì)算中的資源進(jìn)行分配,在經(jīng)濟(jì)效益約束、SLA約束、能耗約束等多個(gè)約束條件下權(quán)衡,達(dá)到最優(yōu)調(diào)度的目的。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18

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