發(fā)布時間：2017-07-05 00:18

  本文關(guān)鍵詞：基于進化多目標優(yōu)化的云服務(wù)組合執(zhí)行優(yōu)化算法研究

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【摘要】：當前,全球信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)正著一場聲勢浩大的“云計算”浪潮。云計算的資源存儲在云供應(yīng)商的虛擬機集群上,本地計算機只需要通過互聯(lián)網(wǎng)發(fā)送一個任務(wù)請求,云端就能夠根據(jù)用戶的需求信息通過資源的組合和優(yōu)化構(gòu)成不同形式的云應(yīng)用。云計算秉承“按需服務(wù)”的理念,是繼個人計算機、互聯(lián)網(wǎng)之后的第三次信息技術(shù)浪潮。要實現(xiàn)按需服務(wù)的目標,云供應(yīng)商要通過虛擬化、并行計算、分布式存儲等關(guān)鍵技術(shù)將傳統(tǒng)模式的應(yīng)用資源遷移到云端,通過虛擬化技術(shù)形成各種功能的虛擬資源池使用戶能夠根據(jù)需求訪問的計算資源。在按需付費的商業(yè)模式下,用戶更關(guān)心的是如何以最小的花費來完成更多的任務(wù)需求。而服務(wù)組合優(yōu)化技術(shù)能夠通過動態(tài)封裝云端資源,不斷形成各種形式和功能的新服務(wù)來滿足多樣化的用戶需求。因此,云環(huán)境下的服務(wù)組合執(zhí)行優(yōu)化問題一直是研究的熱點之一。在云環(huán)境下,服務(wù)商需要向用戶提供虛擬機租用服務(wù),同時提供多種經(jīng)過優(yōu)化,形成適用于不同用戶類型的服務(wù)案例以供選擇。本文通過抽象云環(huán)境建模,得到用戶最為關(guān)心的兩個目標函數(shù),即完成任務(wù)所花費的運行時間和費用,將NSGAⅡ算法和MOEA/D算法應(yīng)用于該模型之上,進行服務(wù)組合執(zhí)行的優(yōu)化,在不同規(guī)模的任務(wù)量下,均獲得了較好的優(yōu)化解集。本文的主要工作如下:(1)介紹了云服務(wù)體系結(jié)構(gòu)和服務(wù)模型,闡述了云環(huán)境下任務(wù)調(diào)度相關(guān)問題,分析了服務(wù)組合執(zhí)行優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型。(2)討論了云環(huán)境下服務(wù)組合執(zhí)行優(yōu)化建模,通過對用戶任務(wù)和服務(wù)資源的研究將服務(wù)組合執(zhí)行優(yōu)化問題建模為圖映射問題,建立基于運行時間和運行費用的目標函數(shù)。(3)建立以用戶任務(wù)的運行執(zhí)行時間、運行費用為約束條件的優(yōu)化模型,討論云環(huán)境下基于NSGAⅡ算法和MOEA/D算法的服務(wù)組合執(zhí)行優(yōu)化方法和算法實現(xiàn)流程。在此基礎(chǔ)上,改進了MOEA/D算法中的切比雪夫分解方法以及增加偏好區(qū)域后,再次求解該問題,以達到更好的優(yōu)化效果。最后,通過C++仿真平臺對其進行仿真,獲得最優(yōu)Pareto解集,并使用超體積性能指標對兩算法的性能進行了更直觀的量化比較,表明改進的MOEA/D算法能夠更好地滿足用戶任務(wù)的需要,更快地確定最優(yōu)的服務(wù)組合方案,驗證了本文提出的服務(wù)組合優(yōu)化方法在時間跨度以及費用成本方面有良好的表現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：云計算 服務(wù)組合 NSGAⅡ MOEA/D
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09;O224
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-15
• 第一章 緒論15-19
• 1.1 研究背景15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 研究目的17
• 1.4 本文主要工作17
• 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 云計算技術(shù)概述19-27
• 2.1 云計算相關(guān)介紹19-21
• 2.1.1 云計算定義19
• 2.1.2 云計算的體系結(jié)構(gòu)19-21
• 2.1.3 云計算的服務(wù)模型21
• 2.2 云計算任務(wù)調(diào)度21-24
• 2.2.1 任務(wù)調(diào)度概述21-22
• 2.2.2 任務(wù)調(diào)度目標22-23
• 2.2.3 任務(wù)調(diào)度特點23-24
• 2.3 服務(wù)組合優(yōu)化24-25
• 2.3.1 服務(wù)組合優(yōu)化的概念24
• 2.3.2 服務(wù)組合優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型24
• 2.3.3 Pareto最優(yōu)解集24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-27
• 第三章 云環(huán)境下服務(wù)組合執(zhí)行優(yōu)化問題建模27-35
• 3.1 調(diào)度模型27-30
• 3.1.1 任務(wù)模型28-30
• 3.1.2 云服務(wù)模型30
• 3.1.3 圖映射模型30
• 3.2 目標函數(shù)30-32
• 3.2.1 運行時間31-32
• 3.2.2 運行費用32
• 3.2.3 目標函數(shù)32
• 3.3 模型求解流程32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第四章 基于NSGAⅡ算法的服務(wù)組合優(yōu)化方法35-43
• 4.1 NSGAⅡ算法概述35-40
• 4.1.1 快速非支配排序方法36
• 4.1.2 擁擠度36-37
• 4.1.3 精英策略37-38
• 4.1.4 基因操作38-40
• 4.2 NSGAⅡ算法流程40-41
• 4.3 NSGAⅡ的算法實現(xiàn)41-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第五章 基于改進的MOEA/D算法的服務(wù)組合優(yōu)化方法43-49
• 5.1 MOEA/D算法概述43-45
• 5.1.1 權(quán)向量生成方法43-44
• 5.1.2 分解方法44-45
• 5.2 MOEA/D算法流程45-46
• 5.3 存在偏好的子問題分解模型46-47
• 5.4 MOEA/D算法實現(xiàn)47-48
• 5.5 本章小結(jié)48-49
• 第六章 實驗結(jié)果及算法性能分析49-63
• 6.1 實驗參數(shù)設(shè)置49-50
• 6.1.1 性能指標49-50
• 6.1.2 實驗拓撲圖50
• 6.2 實驗結(jié)果及分析50-61
• 6.2.1 基于NSGAⅡ的多目標遺傳算法的實驗結(jié)果50-54
• 6.2.2 基于改進的MOEA/D的多目標遺傳算法的實驗結(jié)果54-57
• 6.2.3 NSGAⅡ算法和改進的MOEA/D算法的對比實驗分析57-61
• 6.3 本章小結(jié)61-63
• 第七章 總結(jié)與展望63-65
• 7.1 論文工作總結(jié)63
• 7.2 展望63-65
• 參考文獻65-68
• 致謝68-69
• 作者簡介69-70

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