云計(jì)算是并行計(jì)算、分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算和效用計(jì)算等傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,它的出現(xiàn)適應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展和商業(yè)模式的急速轉(zhuǎn)變,滿足了用戶日益增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)需求對(duì)計(jì)算能力和商業(yè)服務(wù)質(zhì)量的要求,是一種新興的商業(yè)計(jì)算模式。云計(jì)算尚未成熟,還處在一個(gè)發(fā)展階段,其中仍有許多與性能相關(guān)的問題需要進(jìn)一步完善,比如任務(wù)調(diào)度與結(jié)果回收策略,這也是云計(jì)算研究的兩個(gè)難點(diǎn)。云計(jì)算是一種通過網(wǎng)絡(luò)可以快速、實(shí)時(shí)地訪問共享資源的計(jì)算模式,具有超大規(guī)模、虛擬化、高可靠性、通用性、高可擴(kuò)展性、按需服務(wù)以及高性價(jià)比等特點(diǎn)。本文在研究現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度與結(jié)果回收算法的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)這些算法都存在著執(zhí)行時(shí)間長(zhǎng)、負(fù)載不均以及開銷大等缺陷。為了解決這些缺陷,本文提出一種基于改進(jìn)的遺傳優(yōu)化算法(IGOA),該算法通過在傳統(tǒng)的遺傳算法中加入最優(yōu)保留策略和加速進(jìn)化策略等方式,提高了算法的收斂精度、避免了局部最優(yōu)和早熟現(xiàn)象；針對(duì)AI規(guī)劃的結(jié)果回收不能高效且準(zhǔn)確地在任務(wù)庫(kù)中查找出符合要求的子任務(wù)這個(gè)缺點(diǎn),設(shè)計(jì)出了基于用戶需求的結(jié)果回收策略,該策略通過任務(wù)匹配的方式將子任務(wù)按照分解時(shí)的編號(hào)順序合理的組合在一起,不僅提高了回收效率,還滿足了用戶的服務(wù)需求...

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstracts
1 緒論
    1.1 本文的研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究的主要內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 云計(jì)算概述
        2.1.1 云計(jì)算的定義
        2.1.2 云計(jì)算的特點(diǎn)
        2.1.3 云計(jì)算的服務(wù)類型
        2.1.4 云計(jì)算的體系結(jié)構(gòu)
    2.2 云計(jì)算服務(wù)
        2.2.1 Google云計(jì)算
        2.2.2 Amazon云計(jì)算
        2.2.3 IBM云計(jì)算
        2.2.4 微軟云計(jì)算
        2.2.5 Salesforce云計(jì)算
    2.3 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)
    2.4 云計(jì)算與網(wǎng)格計(jì)算的比較
    2.5 云服務(wù)概述
    2.6 本章小結(jié)
3 云服務(wù)中任務(wù)調(diào)度算法的研究與實(shí)現(xiàn)
    3.1 任務(wù)調(diào)度的相關(guān)問題
        3.1.1 任務(wù)調(diào)度的概念
        3.1.2 云服務(wù)中任務(wù)調(diào)度模型
    3.2 現(xiàn)有任務(wù)調(diào)度算法的研究與分析
        3.2.1 傳統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度算法
        3.2.2 FCFS(先來先服務(wù))算法
        3.2.3 啟發(fā)式調(diào)度算法
    3.3 基于改進(jìn)的遺傳優(yōu)化算法(IGOA)的研究與設(shè)計(jì)
        3.3.1 IGOA算法的提出
        3.3.2 IGOA的設(shè)計(jì)
        3.3.3 IGOA的實(shí)現(xiàn)
    3.4 本章小結(jié)
4 云服務(wù)中結(jié)果回收策略的研究與分析
    4.1 云服務(wù)的結(jié)果回收
    4.2 結(jié)果回收的研究與分析
    4.3 基于用戶需求的結(jié)果回收策略的研究
        4.3.1 本文回收策略的提出
        4.3.2 基于用戶需求的結(jié)果回收策略的設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
5 算法仿真與性能分析
    5.1 CloudSim介紹
        5.1.1 CloudSim的體系結(jié)構(gòu)
        5.1.2 CloudSim技術(shù)實(shí)現(xiàn)
    5.2 CloudSim環(huán)境配置及仿真流程
        5.2.1 CloudSim環(huán)境配置
        5.2.2 仿真流程
    5.3 CloudSim平臺(tái)擴(kuò)展及重編譯
        5.3.1 CloudSim平臺(tái)擴(kuò)展
        5.3.2 CloudSim平臺(tái)重編譯
    5.4 算法仿真
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.4.2 仿真核心代碼
    5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與性能分析
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝



本文編號(hào)：3761588