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《云環(huán)境下基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、電子科技大學(xué)UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA碩士學(xué)位論文MASTERTHESIS論文題目云環(huán)境下基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略學(xué)科專業(yè)通信與信息系統(tǒng)學(xué)號201121010210作者姓名殷洪海指導(dǎo)教師彭云峰教授分類號密級UDC注1學(xué)位論文云環(huán)境下基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略殷洪海指導(dǎo)教師彭云峰教授電子科技大學(xué)成都申請學(xué)位級別碩士學(xué)科專業(yè)通信與信息系統(tǒng)提交論文日期2014.4論文答辯日期2014.5學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)2014年6月答辯委員會主席評閱人注1：注明《國際十進(jìn)分類法UD
2、C》的類號。ACLOUDENVIRONMENTRESOURCE
SCHEDULINGSTRATEGYBASEDON
IMPROVRDANTCOLONYALGORITHMAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemAuthor:YinHonghaiAdvisor:PengYunfengProfessorSchool:CommunicationandInformationEngin
3、eering獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。作者簽名：日期：2014年6月10日論文使用授權(quán)本學(xué)位論文作者完全了解電子科技大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)電子科技大學(xué)可以將學(xué)位論文的全
4、部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。（保密的學(xué)位論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定）作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：2014年6月10日摘要摘要云計算是繼網(wǎng)格計算之后的一種新興計算模式，它結(jié)合現(xiàn)階段成熟的虛擬化技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò)中的各種資源虛擬成一個巨大的虛擬資源池，通過組織虛擬資源來執(zhí)行不同用戶的不同任務(wù)。因此，合理的資源調(diào)度策略將對整個云平臺的性能產(chǎn)生重要的影響。本文研究了許多云環(huán)境下常用的資源調(diào)度算法，發(fā)現(xiàn)蟻群算法具有分布式、異構(gòu)式，且對初始條件要求不高的特點，這使得它非常適合于云計算環(huán)境下的資源調(diào)度。然而，標(biāo)準(zhǔn)蟻群
5、算法也有不足之處，如果將其應(yīng)用到實際的云計算平臺中，必須對它進(jìn)行改進(jìn)。針對標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的資源調(diào)度過程中，總伴隨著資源節(jié)點負(fù)載不均衡以及資源利用率不高的問題，本文創(chuàng)新性地設(shè)計了劣化因子的預(yù)處理機(jī)制，并提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略。本文設(shè)計了一種動態(tài)的、折中的方法來求解劣化因子的取值范圍，主要考慮到兩方面：第一，云環(huán)境下的資源調(diào)度具有動態(tài)性的特點，即隨時會有新的節(jié)點加入云中，也有某些節(jié)點由于某些原因選擇退出；第二，劣化因子的值不能夠太大，也不能太小。所謂動態(tài)，就是針對不同的調(diào)度場景動態(tài)地選取劣化因子的取值范圍；所謂折中，就是首先設(shè)置中間值0.5，
6、然后在0.5附近交替地設(shè)置較大值和較小值，以求得劣化因子的取值范圍。本文借助VC++6.0平臺進(jìn)行仿真實驗，并利用MATLAB對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。仿真實驗分成兩個步驟：第一步是劣化因子的仿真；第二步是改進(jìn)算法與標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的仿真實驗。實驗結(jié)果表明，在劣化因子的取值范圍內(nèi)，基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略具有更好的負(fù)載均衡度以及更好的資源利用率，并且改進(jìn)的蟻群算法縮短了任務(wù)執(zhí)行的平均時間，且具有更強(qiáng)的全局搜索能力。關(guān)鍵詞：云環(huán)境，資源調(diào)度，蟻群算法，劣化因子IAbstractAbstractCloudcomputingisanemergingcomputin
7、gmodeldevelopedwithgridcomputing,whichcombinedtheexistingmaturevirtualizationtechnology,virtualizingvariousresourcesofnetworkintoahugevirtualresourcepool,toperformdifferenttasksofdifferentusersbyorganizingvirtualresources.Therefore,areasonableresourceschedulingstrategywillhaveama
8、jorimpactontheperformanceoftheentireclou
