本文關(guān)鍵詞：基于用戶體驗度的云服務(wù)策略研究　出處：《小型微型計算機(jī)系統(tǒng)》2016年06期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 虛擬技術(shù) 用戶體驗度 資源利用率 多目標(biāo)粒子群算法

【摘要】：虛擬化技術(shù)為云環(huán)境下的商業(yè)化服務(wù)提供了技術(shù)發(fā)展平臺.針對虛擬機(jī)資源調(diào)度問題,以往的研究提出面向用戶滿意度或面向Qo S的調(diào)度算法.前者缺乏物理資源利用率的考慮,后者忽略了用戶的體驗滿意度.為了解決這些不足之處,提出多目標(biāo)PSO優(yōu)化算法的云服務(wù)策略(U-RPSO算法).該算法從用戶滿意度和資源利用率多目標(biāo)問題著手,通過引入聚集變化因子動態(tài)改變粒子種群更新機(jī)制.為了驗證U-RPSO算法,擴(kuò)展cloudsim包模擬云環(huán)境進(jìn)行仿真實驗,并與改進(jìn)的粒子群算法和雙適應(yīng)度算法進(jìn)行對比測試,實驗結(jié)果顯示,該算法不僅提高了用戶任務(wù)的完成效率,同時降低了用戶任務(wù)的成本耗費,并充分利用了云環(huán)境下的物理資源,使得資源利用率最大化.
[Abstract]:Virtualization technology provides a platform for the development of commercial services in the cloud environment. The virtual machine scheduling problem, the proposed scheduling algorithm for user satisfaction or for Qo S. The lack of utilization of physical resources, which ignore the user experience satisfaction. In order to solve these shortcomings, put forward cloud service strategy for multi objective optimization algorithm PSO (U-RPSO algorithm). The algorithm from the user satisfaction and resource utilization rate target to change the particle update mechanisms by introducing changes. In order to verify the dynamic aggregation factor U-RPSO algorithm, extended cloudsim packet simulation cloud environment simulation and algorithm comparison test and improvement the particle swarm algorithm and dual adaptation, the experimental results show that the algorithm not only improves the user task efficiency, while reducing the consumption of user tasks Fees, and make full use of the physical resources in the cloud environment, make the utilization of resources maximized.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)華夏學(xué)院信息工程系;武漢理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：湖北省教育廳科研計劃指導(dǎo)性項目(B2015373)資助
【分類號】：TP18;TP393.09
【正文快照】： 1引言隨著云計算在商業(yè)化模式中的應(yīng)用,云用戶根據(jù)自身需求支付云服務(wù)費用已成為一種趨勢.云用戶根據(jù)需求從云商業(yè)服務(wù)中自由選擇,并支付一定的費用.云計算所具備的這種商業(yè)特性要求云服務(wù)質(zhì)量不僅性能更優(yōu),而且要能滿足不同用戶的多樣化需求.虛擬機(jī)要解決的問題就是高效地重

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