云計算是網(wǎng)格計算的發(fā)展。對于云系統(tǒng)而言,如何科學合理的進行云計算資源調(diào)度至關(guān)重要。本文提出了應(yīng)用于云資源調(diào)度的基于膜計算的改進粒子群策略。主要貢獻如下:1.提出了一種基于膜計算的改進粒子群算法。該算法將粒子群智能算法和膜計算相結(jié)合,并將膜系統(tǒng)劃分為主膜和輔助膜,在主膜和輔助膜內(nèi)分別按照一定規(guī)則迭代改進粒子群算法,根據(jù)主膜和輔助膜之間的不同職責選用不同改進的粒子群算法。實驗結(jié)果表明,此改進有效的提高了算法魯棒性。2.提出了一種混沌改進粒子群算法,基于膜計算特性,輔助膜內(nèi)的智能算法要求有較強的全局搜索能力和種族多樣性,所以本文在混沌思想基礎(chǔ)上引入了鄰域思想,即粒子迭代更新過程中不僅要考慮混沌序列變化,還要考慮鄰居粒子的狀態(tài),以達到更好的全局搜索效果。實驗結(jié)果表明,此改進利于全局搜索。3.提出了一種兼顧快速收斂和多尺度適應(yīng)變異逃逸的粒子群改進算法,基于膜計算的特性,主膜內(nèi)要求局部搜索能力較強和收斂速度較快。所以本文提出的改進算法思想是對優(yōu)質(zhì)粒子進行多次的局部搜索,使其能將優(yōu)質(zhì)信息更好的傳播。并在此基礎(chǔ)上,提出了多尺度適應(yīng)變異逃逸的思想,根據(jù)不同尺度的方差計算選擇是否早熟逃逸。實驗結(jié)果表明,此... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及方法
    1.4 論文章節(jié)安排
第二章 云資源調(diào)度相關(guān)技術(shù)
    2.1 云計算概述
        2.1.1 體系結(jié)構(gòu)和特點
        2.1.2 云數(shù)據(jù)中心
    2.2 云計算資源調(diào)度概述
        2.2.1 資源調(diào)度模型
        2.2.2 資源調(diào)度流程
        2.2.3 啟發(fā)式算法分析
        2.2.4 對比算法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于膜計算的改進粒子群算法
    3.1 粒子群算法
        3.1.1 PSO算法原理
        3.1.2 PSO算法執(zhí)行流程
    3.2 膜計算
        3.2.1 膜計算的產(chǎn)生
        3.2.2 膜計算的基本概念
    3.3 改進的混沌粒子群算法
        3.3.1 混沌的特征與產(chǎn)生模型
        3.3.2 ICLPSO算法思想
        3.3.3 ICLPSO算法執(zhí)行步驟
    3.4 改進的FMEPSO算法
        3.4.1 算法思想
        3.4.2 基于快速收斂的算法改進
        3.4.3 基于多尺度動態(tài)適應(yīng)變異逃逸的算法改進
        3.4.4 算法描述
        3.4.5 算法執(zhí)行流程
    3.5 改進的M-PSO算法
        3.5.1 M-PSO算法思想
        3.5.2 編碼規(guī)則
        3.5.3 進化規(guī)則
        3.5.4 算法流程
    3.6 仿真實驗及結(jié)果分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 M-PSO于云資源調(diào)度的應(yīng)用
    4.1 M-PSO于云資源調(diào)度策略分析
        4.1.1 可行性分析
        4.1.2 物理模型
        4.1.3 設(shè)計策略
        4.1.4 數(shù)學模型
    4.2 M-PSO于云資源中調(diào)度模型
        4.2.1 目標函數(shù)
        4.2.2 約束條件
        4.2.3 算法設(shè)計
        4.2.4 實現(xiàn)流程
    4.3 本章小結(jié)
第五章 實驗及結(jié)果分析
    5.1 仿真系統(tǒng)分析
        5.1.1 平臺簡介
        5.1.2 體系結(jié)構(gòu)
        5.1.3 CloudSim仿真核心類
    5.2 仿真環(huán)境和步驟
        5.2.1 仿真環(huán)境
        5.2.2 仿真步驟
    5.3 實驗結(jié)果分析
        5.3.1 性能指標
        5.3.2 實驗?zāi)M及結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種基于信任推理與演化的Web服務(wù)組合策略[J]. 龍軍,劉昕民,袁鑫攀,張祖平,桂衛(wèi)華.  計算機學報. 2012(02)
[2]一種面向虛擬化數(shù)字中心資源按需重配置方法[J]. 米海波,王懷民,尹剛,史殿習,周揚帆,袁霖.  軟件學報. 2011(09)
[3]云計算研究現(xiàn)狀綜述[J]. 李喬,鄭嘯.  計算機科學. 2011(04)
[4]一種面向語義Web的組合服務(wù)演化方法研究[J]. 王曉璇,鮑愛華,繆嘉嘉,丁科,王真.  計算機科學. 2011(02)
[5]云計算環(huán)境下基于改進遺傳算法的任務(wù)調(diào)度算法[J]. 李建鋒,彭艦.  計算機應(yīng)用. 2011(01)
[6]自然計算的新分支——膜計算[J]. 張葛祥,潘林強.  計算機學報. 2010(02)
[7]云計算:系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀[J]. 陳康,鄭緯民.  軟件學報. 2009(05)
[8]微粒群算法參數(shù)效能的統(tǒng)計分析[J]. 彭宇,彭喜元,劉兆慶.  電子學報. 2004(02)

博士論文
[1]膜計算優(yōu)化方法研究[D]. 黃亮.浙江大學 2007



本文編號：3602943