本文選題：云計算 + 任務調(diào)度��； 參考：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：云計算是一種商業(yè)服務模式和計算模型,其云數(shù)據(jù)中心容納了數(shù)目龐大的服務器來處理其中的用戶任務。而隨著云計算資源規(guī)模的逐漸增大和網(wǎng)絡用戶的迅速增長,云計算環(huán)境下的任務調(diào)度面臨嚴峻的挑戰(zhàn),即怎樣在達到用戶Qo S需求的同時更高效地管理云計算資源。當前絕大多數(shù)任務調(diào)度依然使用Hadoop架構中的算法,卻未能達到云計算的要求。中外學者近年來在該方面發(fā)表了許多頗有成效的調(diào)度算法,碩果累累。主要分為靜態(tài)和動態(tài)調(diào)度算法。由于云計算資源是動態(tài)變化的,靜態(tài)調(diào)度不適用于云計算環(huán)境,大部分學者更青睞于動態(tài)調(diào)度,而粒子群算法在收斂度及復雜度上具有更高的信賴度,可還是有著不足之處。因此本論文提出了一個改善的PSO算法,對上述問題加以改善,具體內(nèi)容如下:1)對標準PSO算法做出改善,根據(jù)熵生成優(yōu)質(zhì)粒子,保障初始種群的多樣化;依照多樣性的反饋信息動態(tài)改變部分參數(shù);制定早熟判別辦法,融入混沌擾動解決方案;通過matlab檢測算法性能,測試結(jié)論證明IPSO算法收斂速度及精度都有明顯的改善。2)將IPSO算法融入到云計算任務調(diào)度中,構建物理模型和數(shù)學模型,確定目標函數(shù),設置基于Qos的服務評價機制,為本文的實驗提供理論支撐。3)通過Cloudsim仿真平臺,將IPSO算法應用在云計算任務調(diào)度中,對其性能進行測試分析,并與其他調(diào)度算法比較優(yōu)劣情況。
[Abstract]:The cloud computing is a business service model and a computing model . The cloud data center houses a large number of servers to deal with the user tasks . As the cloud computing resources grow and the network users grow rapidly , the task scheduling in the cloud computing environment is faced with severe challenges , namely , how to manage the cloud computing resources more efficiently while meeting the demands of users Qo S .
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18

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