本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)蟻群算法的云計算資源負(fù)載均衡研究

  更多相關(guān)文章： 云計算 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 蟻群算法 負(fù)載均衡

【摘要】：近年來,云計算因其穩(wěn)定性高,維護簡單,費用較低等因素,以飛速發(fā)展的態(tài)勢改變著網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式,云計算服務(wù)提供商為公司、企業(yè)、個人提供著不同規(guī)模、不同方式的計算、存儲等服務(wù)。云計算通過整合存儲資源、計算資源和軟件服務(wù),實現(xiàn)對資源的綜合管理和使用的分離,為用戶提供更加高質(zhì)量卻價格低廉的服務(wù)。但由于云環(huán)境中資源規(guī)模十分龐大,并且以目前發(fā)展趨勢規(guī)模會持續(xù)增大,以及各服務(wù)提供商之間的云計算平臺存在異構(gòu)性,所以很容易出現(xiàn)負(fù)載不平衡現(xiàn)象,不僅會降低用戶滿意度,也會造成云環(huán)境中資源的浪費。本文首先詳盡地分析了云計算資源的特點,并且通過對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特點進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)兩者之間有著相同的網(wǎng)絡(luò)特性:非線性、組成元素數(shù)量龐大、分布性、動態(tài)性、開放性、涌現(xiàn)等。因此,云計算資源節(jié)點網(wǎng)絡(luò)可以看作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),本文中就是以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)知識對云計算資源進(jìn)行建模,從更直觀的角度對云計算資源進(jìn)行分析討論。其次,通過對比分析可以發(fā)現(xiàn),蟻群算法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有很好的契合度。并且蟻群算法對于解NP-hard問題具有很好的效果,而云計算資源負(fù)載均衡機制可以看作是一個NP-hard問題,所以本文將蟻群算法與云計算資源節(jié)點網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行實驗分析。最后,本文針對蟻群算法的一些缺點進(jìn)行了改進(jìn),通過實驗對比分析,可以看出改進(jìn)之后的算法可以更好的實現(xiàn)資源的負(fù)載均衡,從而提高用戶滿意度和云計算服務(wù)提供商效益。
【關(guān)鍵詞】：云計算 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 蟻群算法 負(fù)載均衡
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 概述10
• 1.2 課題的研究背景及意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外云計算發(fā)展現(xiàn)狀11-13
• 1.4 課題的研究方向13-14
• 1.5 論文的主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 云計算以及云計算負(fù)載均衡介紹16-26
• 2.1 云計算介紹16-20
• 2.1.1 云計算概念16-17
• 2.1.2 云計算的特點17-18
• 2.1.3 云計算體系結(jié)構(gòu)18-20
• 2.2 云計算負(fù)載均衡介紹20-24
• 2.2.1 負(fù)載均衡概念20-21
• 2.2.2 云計算中的負(fù)載均衡問題21-22
• 2.2.3 典型的云計算平臺和常見的任務(wù)調(diào)度算法22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-26
• 第3章 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的云資源負(fù)載均衡模型26-42
• 3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論26-32
• 3.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論概述26-27
• 3.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計特性27-29
• 3.1.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本模型29-31
• 3.1.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特性31-32
• 3.2 云計算資源的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性分析32-36
• 3.2.1 云環(huán)境下虛擬機資源調(diào)度32-33
• 3.2.2 虛擬機資源調(diào)度目標(biāo)33-34
• 3.2.3 資源負(fù)載均衡在云計算中的重要性34-35
• 3.2.4 云計算資源的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性35-36
• 3.3 云資源負(fù)載均衡模型36-40
• 3.3.1 云計算資源與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征的對比36
• 3.3.2 云計算資源負(fù)載均衡機制的粒度選擇36-38
• 3.3.3 構(gòu)建云資源負(fù)載均衡模型38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-42
• 第4章 基于改進(jìn)蟻群算法的云計算資源負(fù)載均衡42-56
• 4.1 蟻群算法42-46
• 4.1.1 基本原理42-45
• 4.1.2 蟻群算法的特點45-46
• 4.2 將蟻群算法應(yīng)用于云計算負(fù)載均衡的可行性分析46-47
• 4.3 將蟻群算法應(yīng)用到資源負(fù)載均衡的數(shù)學(xué)性描述47-49
• 4.3.1 蟻群算法和任務(wù)調(diào)度的差異關(guān)聯(lián)47
• 4.3.2 數(shù)學(xué)模型參數(shù)化以及計算資源優(yōu)劣評判條件47-49
• 4.4 改進(jìn)蟻群算法流程描述以及仿真分析49-55
• 4.4.1 調(diào)度算法流程描述49-52
• 4.4.2 蟻群算法的不足以及對其進(jìn)行的改進(jìn)描述52-54
• 4.4.3 實驗結(jié)果仿真54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果62-63
• 致謝63-64
• 作者簡介64

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張耀祥;;云計算和虛擬化技術(shù)[J];計算機安全;2011年05期

2 張敏;陳云海;;虛擬化技術(shù)在新一代云計算數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用研究[J];廣東通信技術(shù);2009年05期

3 陳陽;;國內(nèi)外云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀對比分析[J];北京郵電大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2014年05期

4 谷國太;肖漢;;并行計算與并行處理技術(shù)的應(yīng)用研究[J];河南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年05期

5 呂聰穎,于哲舟,周春光,王康平,龐巍;動態(tài)自適應(yīng)蟻群算法在二次分配問題中的應(yīng)用[J];吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版);2005年04期

6 羅作民,張景,李軍懷,謝長生;網(wǎng)格計算及其關(guān)鍵技術(shù)綜述[J];計算機工程與應(yīng)用;2003年30期

7 匡正;王智杰;;解決二次分配問題的改進(jìn)蟻群算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2006年16期

8 溫文波,杜維;蟻群算法概述[J];石油化工自動化;2002年01期

9 梁柳云;王寧;;云計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與策略研究[J];科技與經(jīng)濟;2012年04期

10 陳康;鄭緯民;;云計算:系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀[J];軟件學(xué)報;2009年05期

，

本文編號：548495