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《云計算環(huán)境下基于蟻群粒子群優(yōu)化算法的資源調(diào)度策略研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、獨(dú)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，也不包含為獲得或其他教育機(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。學(xué)位論文作者簽名：三麟簽字日期：沙I≥年鑰了日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解江西師范大學(xué)研究生院有關(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)送交論文的電子版和紙質(zhì)版，允
2、許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)江西師范大學(xué)研究生院可以將學(xué)位論文的全部或部分內(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)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：支l盹深簽字日期：2,o哆年石月廠日鋤簽彩a擴(kuò)簽字日期：冽弓年歹月7，日摘要云計算作為一種新興計算模式，它是網(wǎng)格計算、并行計算和分布式計算的發(fā)展，同時也是下一代網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用的新技術(shù)。云計算資源調(diào)度是云計算技術(shù)的一個重要組成部分，它主要研究如何為用戶提交的任務(wù)分配計算節(jié)點(diǎn)、如何對計算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行動態(tài)擴(kuò)展
3、以及在滿足用戶服務(wù)質(zhì)量要求并且執(zhí)行時間最短的前提下，負(fù)載均衡程度最高，它的效率直接影響整個云計算環(huán)境的工作性能。蟻群算法和粒子群算法是計算智能領(lǐng)域的兩種群智能算法，前者是對螞蟻群落采集食物過程的模擬，后者是對鳥群覓食過程的模擬。蟻群算法在旅行商問題、指派問題、調(diào)度問題等方面取得了一系列較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，在求解復(fù)雜優(yōu)化問題特別是離散優(yōu)化問題上，突出了其高效性和優(yōu)越性，蟻群算法具有很大的發(fā)展前景。粒子群算法是一種高效的并行搜索算法，其概念比較簡單，算法容易實(shí)現(xiàn)，該算法善于解決連續(xù)優(yōu)化問題。本文的研究工作主要包
4、括以下兩個方面：(1)對蟻群算法和粒子群算法的理論進(jìn)行分析，并且根據(jù)這兩種算法各自存在的缺點(diǎn)，對算法本身進(jìn)行改進(jìn)。將改進(jìn)后的兩種算法，按照揚(yáng)長避短的方式進(jìn)行融合，得到蟻群和粒子群算法的融合算法(ACO-PSO)。AGO—PSO算法首先隨機(jī)生成大量初始解形成信息素分布，然后由蟻群算法根據(jù)累計更新的信息素找出若干組較好解，再利用粒子群算法進(jìn)行交叉、變異操作，從而得到最優(yōu)解。(2)在云計算環(huán)境中提出基于蟻群和粒子群優(yōu)化算法的資源調(diào)度策略，結(jié)合實(shí)際情況，將ACO-PSO算法運(yùn)用到云計算平臺的用戶任務(wù)尋找資源的策
5、略中，以提高云計算資源調(diào)度的效率。通過仿真實(shí)驗(yàn)與蟻群算法和粒子群算法相比較發(fā)現(xiàn)，在相同環(huán)境下，基于蟻群和粒子群優(yōu)化算法的云計算資源調(diào)度策略比基于單一的算法(蟻群算法或者是粒子群算法)的調(diào)度策略所用執(zhí)行時間更短，效果更好。研究及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將蟻群和粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于云計算資源調(diào)度問題中，改進(jìn)了現(xiàn)有的云計算資源調(diào)度算法，為探索新的云計算資源調(diào)度策略提供了可能性。關(guān)鍵詞：蟻群算法；粒子群算法；云計算；資源調(diào)度策略AbstractAsanewcomputingmode，Cloudcomputing，itis
6、thedevelopmentof畫dcomputing，parallelcomputinganddistributedcomputing，aswellast11enewtechnologyofnextgenerationofIntemetandapplication．ResourceSchedulingPolicyinCloudcomputingisanimportantpartofcloudcomputingtechnology，itmainlyfocusonhowtoallocatecomputen
7、odesforthetasksubmittedbyusers．howtocarryonthedynamicextensionofthecomputenodesinthecaseofmeetingtherequirementsofservicequalityfromcustomersandtakingtheshortestexecutiontimetocreatethehighestdegreeofloadbalancing，anditsefficiencydirectlyaffectstheperfor
8、manceoftheentirecloudcomputingenvironment．TheantcolonyalgorithmandTheparticleswarmoptimizationaretwoswarmintelligencealgorithmsinthefieldofcomputationalIntelligence，theformerisbasedonthesimulationofantcoloniestocollectfood
