本文關(guān)鍵詞：基于蜂群算法的云計(jì)算負(fù)載均衡問(wèn)題研究

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【摘要】：云計(jì)算隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),電子信息技術(shù)的高速發(fā)展,日益成為計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的前沿學(xué)科和重點(diǎn)學(xué)科。于學(xué)術(shù)界中,云計(jì)算是先進(jìn)的主流研究方向,當(dāng)之無(wú)愧的尖端領(lǐng)域;于商界中,云計(jì)算早已成為全球各大IT巨頭爭(zhēng)奪的主戰(zhàn)場(chǎng),他們寄希望在信息大爆炸的時(shí)代中,在無(wú)限的商機(jī)中分得一杯羹,在云計(jì)算及其相關(guān)的領(lǐng)域中可以大展拳腳。云計(jì)算是一個(gè)新興的概念,它第一次被提出是在2006年搜索引擎大會(huì)中由Google首席執(zhí)行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)提出的,標(biāo)志云計(jì)算的正式誕生。然而,早在06年之前,上世紀(jì)八十年代末期,SUN公司提出了“網(wǎng)絡(luò)就是計(jì)算機(jī)的概念”,就已經(jīng)出現(xiàn)了今天云計(jì)算的雛形。負(fù)載均衡最早是為了解決計(jì)算機(jī)中擁塞和任務(wù)調(diào)度而產(chǎn)生的,在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的大環(huán)境中,尤其云計(jì)算概念的引入,逐漸成為了云計(jì)算不可分割的重要組成部分,成為了云計(jì)算研究領(lǐng)域重要的一個(gè)分支方向。目前,負(fù)載均衡算法的研究,智能算法和仿生學(xué)的智能計(jì)算技術(shù)是研究的較為集中的方向之一。利用模擬動(dòng)物或者植物某種習(xí)性,將任務(wù)或者資源合理有效地分配到適當(dāng)?shù)奶摂M機(jī)和系統(tǒng)中。簡(jiǎn)而言之,讓計(jì)算機(jī)擁有動(dòng)植物的智能方式,有目的有選擇地進(jìn)行任務(wù)的執(zhí)行,而不是盲目漫無(wú)目標(biāo)地進(jìn)行,本文正是對(duì)此的研究。本論文首先簡(jiǎn)單的介紹了云計(jì)算相關(guān)內(nèi)容的概念、特點(diǎn)和應(yīng)用,以及發(fā)展趨勢(shì)問(wèn)題。其次詳細(xì)介紹了蜂群算法流程與負(fù)載均衡模型搭建,并且在此基礎(chǔ)上對(duì)算法設(shè)計(jì)進(jìn)行了理論分析,為后面提出兩種蜂群算法提出了科學(xué)模型。隨后,提出基于蜂群算法的負(fù)載均衡方法(Artificial Bee Colony Algorithm)和基于改進(jìn)蜂群的負(fù)載均衡方法(Interaction Artificial Bee Colony Algorithm),最后對(duì)提出的兩個(gè)算法進(jìn)行模擬建模,實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析總結(jié)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)說(shuō)明,基于蜂群算法的負(fù)載均衡方法大大縮短了云系統(tǒng)中執(zhí)行任務(wù)需要的時(shí)間,并且最大限度利用了系統(tǒng)中現(xiàn)有的資源。蜂群算法極大提高了云計(jì)算平臺(tái)的工作效率,在實(shí)驗(yàn)中取得了良好的效果。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 負(fù)載均衡 優(yōu)化算法 智能計(jì)算 蜂群算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 課題背景與意義8-10
• 1.1.1 課題研究目的及意義8-10
• 1.1.2 課題來(lái)源及本文主要工作10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 云計(jì)算10-11
• 1.2.2 負(fù)載均衡11-12
• 1.2.3 負(fù)載均衡中智能算法12-13
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 蜂群算法與負(fù)載均衡分析15-26
• 2.1 蜂群算法15-17
• 2.1.1 蜜蜂采蜜描述15
• 2.1.2 蜂群算法分析15-17
• 2.2 負(fù)載均衡問(wèn)題17-22
• 2.2.1 模型搭建17-21
• 2.2.2 算法設(shè)計(jì)及可行性分析21-22
• 2.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹22-24
• 2.4 本章小結(jié)24-26
• 第3章 蜂群算法的負(fù)載均衡設(shè)計(jì)26-44
• 3.1 環(huán)境配置與數(shù)學(xué)模型26-29
• 3.1.1 環(huán)境設(shè)置26-27
• 3.1.2 數(shù)學(xué)模型27-29
• 3.2 基于蜂群算法的負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)29-32
• 3.3 基于蜂群算法的負(fù)載均衡實(shí)驗(yàn)結(jié)果和效率32-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 改進(jìn)的蜂群算法的負(fù)載均衡設(shè)計(jì)44-51
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)學(xué)模型44-45
• 4.1.1 環(huán)境配置44
• 4.1.2 數(shù)學(xué)模型44-45
• 4.2 改進(jìn)的蜂群算法負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)45-48
• 4.3 改進(jìn)的蜂群算法負(fù)載均衡實(shí)驗(yàn)結(jié)果與效率48-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 兩種蜂群算法的負(fù)載均衡方法比較51-57
• 5.1 兩種基于蜂群算法的負(fù)載均衡算法比較51
• 5.2 算法分析與未來(lái)改進(jìn)51-56
• 5.3 本章小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-58
• 參考文獻(xiàn)58-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果63-65
• 致謝65

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