本文關(guān)鍵詞：基于改進的遺傳算法的云計算資源調(diào)度算法研究　出處：《北京工業(yè)大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：云計算是一種用戶可按需分配及自主配置的新型資源池,這種技術(shù)可以為用戶提供計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲等虛擬資源。作為一種為用戶提供商業(yè)服務(wù)的技術(shù),如何合理調(diào)度系統(tǒng)資源是云計算中的關(guān)鍵問題。由于云計算具有異構(gòu)性、動態(tài)性、大規(guī)模性等特性,因此應(yīng)考慮如何對資源進行合理的調(diào)度,使用戶在短時間內(nèi)獲取資源。同時,在調(diào)度中如何盡可能地提高資源利用率、降低能耗,也是一個急需解決的問題。本文實現(xiàn)了基于遺傳算法的云計算資源調(diào)度算法。遺傳算法是一種具有隨機化特性的全局優(yōu)化搜索算法,它借鑒自然界優(yōu)勝劣汰的進化規(guī)律。由于其整體搜索策略和優(yōu)化搜索方法在工作時不依賴其它輔助知識,遺傳算法具有很強的通用性。同時,遺傳算法在解決NP問題時有優(yōu)異的表現(xiàn),因此它被廣泛應(yīng)用在大規(guī)模集群的資源調(diào)度問題中。在滿足用戶需求的基礎(chǔ)上,為了節(jié)約能耗,最大程度產(chǎn)生最優(yōu)的經(jīng)濟效益,本文在適應(yīng)度函數(shù)中引入經(jīng)濟效益約束、服務(wù)等級協(xié)議(Service Level Agreement,SLA)約束和能耗約束,使得調(diào)度策略能夠讓虛擬機在最合適的物理機上進行創(chuàng)建。由于遺傳算法的搜索策略,可能會過早進入局部最優(yōu)從而難以走向全局最優(yōu),本文采用Tabu禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法對這個問題進行優(yōu)化。TS算法是一種逐步搜索全局最優(yōu)化的算法,模擬人類智力發(fā)展的過程。在TS算法中,一個高質(zhì)量的初始解可以大大提高其搜索效率,而遺傳算法所獲得的解恰好可以為它提供高質(zhì)量的初始解,因此將遺傳算法和TS算法相結(jié)合能夠很大程度上提高算法性能。本文在遺傳算法的計算過程中會對進入早熟階段進行判斷并引入TS算法,將遺傳算法的解作為TS算法的初始輸入。改進后的算法在跳出局部最優(yōu)解的同時,通過TS算法產(chǎn)生新的鄰域,保證了解的多樣性,使得到的結(jié)果逐步優(yōu)化,最終達到全局最優(yōu)。本文實現(xiàn)了基于CloudSim平臺的實驗仿真。在CloudSim上將改進后的算法與輪詢算法、隨機分配算法進行實驗結(jié)果對比,結(jié)果表明所采用的改進的遺傳算法能更好的對云計算中的資源進行分配,在經(jīng)濟效益約束、SLA約束、能耗約束等多個約束條件下權(quán)衡,達到最優(yōu)調(diào)度的目的。
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18

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