發(fā)布時(shí)間：2018-01-15 02:16

  本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算資源管理關(guān)鍵技術(shù)研究　出處：《電子科技大學(xué)》2015年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算資源管理 多代理系統(tǒng) 聚類 語義搜索引擎 遺傳退火算法

【摘要】：云計(jì)算是分布式計(jì)算、并行計(jì)算和網(wǎng)格計(jì)算技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物,它在商業(yè)層面實(shí)現(xiàn)了上述這一系列的科學(xué)技術(shù)。如何有效地對動態(tài)、異構(gòu)、分布以及自治等的云計(jì)算資源進(jìn)行管理,成為了云計(jì)算領(lǐng)域的重要研究方向。本論文在充分調(diào)研現(xiàn)有云計(jì)算資源管理相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,對云計(jì)算資源管理的四個關(guān)鍵技術(shù):即云計(jì)算資源管理模型、云計(jì)算資源語義組織模型、云計(jì)算資源發(fā)現(xiàn)策略以及云計(jì)算資源調(diào)度策略進(jìn)行了深入的研究,取得了一定的創(chuàng)新成果,其具體體現(xiàn)在以下三個方面:(1)提出了一種基于多代理系統(tǒng)的云計(jì)算資源語義組織模型。充分利用多代理系統(tǒng)的智能性、數(shù)據(jù)分布性、任務(wù)異步性以及自治性等優(yōu)勢,提出一種對分布、異構(gòu)、自治及動態(tài)等的云計(jì)算資源的有效管理模型;并在此模型的基礎(chǔ)上,以云資源的語義相關(guān)性作為分類依據(jù),實(shí)現(xiàn)對云資源的有效聚類,再將聚類結(jié)果采用樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行有效組織。這種組織方式可以根據(jù)應(yīng)用的需要,實(shí)現(xiàn)新的云資源的便捷加入;同時(shí)能夠有效減少對系統(tǒng)中的通信帶寬的占用,通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本模型的有效性。本模型較大程度地緩解了現(xiàn)有云計(jì)算資源組織模型中的擴(kuò)展性較差、帶寬浪費(fèi)以及處理能力相對低下等問題,為云計(jì)算資源提供了一套有效的組織方式。(2)提出了一種基于語義搜索引擎的云計(jì)算資源發(fā)現(xiàn)策略。以基于多代理系統(tǒng)的云計(jì)算資源管理模型為前提,引入語義搜索引擎機(jī)制,實(shí)現(xiàn)基于語義的云資源發(fā)現(xiàn)方法。該方法的核心是基于本體的資源發(fā)現(xiàn)策略,它使用本體從語義上對“請求-資源”采用非對稱的描述,能夠有效優(yōu)化“請求-資源”之間的匹配。這里使用的本體依賴于提出的一組規(guī)則來構(gòu)成。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本云計(jì)算資源發(fā)現(xiàn)策略的有效性。該策略能夠有效地解決現(xiàn)有資源發(fā)現(xiàn)機(jī)制存在的可靠性差、可擴(kuò)展性差等問題。(3)提出了一種基于改進(jìn)的并行遺傳退火算法(Improved Parallel Genetic Annealing Algorithm,IPG2A)的云計(jì)算資源調(diào)度策略。以基于多代理系統(tǒng)的云計(jì)算資源管理模型為前提,引入遺傳退火算法的基本思想,充分結(jié)合遺傳算法的快速全局搜索能力以及模擬退火算法的局部搜索能力,使得IPG2A算法在具有種類繁多云資源的云計(jì)算系統(tǒng)中具有較好的適應(yīng)性,并且提高對云資源的調(diào)度效率;進(jìn)一步地,由于遺傳退火算法具有很強(qiáng)的并行性,使得其能夠加快云資源調(diào)度的過程,較好地解決云計(jì)算資源的優(yōu)化調(diào)度問題。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了IPG2A算法的有效性,它較好地解決了現(xiàn)有資源調(diào)度中的單點(diǎn)失效、通信開銷較大以及調(diào)度算法效率相對低下等問題。
[Abstract]:The cloud computing is the inevitable product of distributed computing , parallel computing and grid computing technology development . It can effectively manage cloud computing resources such as dynamic , heterogeneous , distributed and self - government . ( 3 ) An improved scheduling strategy of cloud computing resources based on improved Parallel Genetic Annealing Algorithm ( IPG2A ) is proposed . Based on the multi - agent system - based cloud computing resource management model , this paper introduces the basic idea of genetic annealing algorithm , and fully combines the fast global searching ability of genetic algorithm and the local searching ability of simulated annealing algorithm , so that the IPG2A algorithm can accelerate the process of cloud resource scheduling and better solve the optimization scheduling problem of cloud computing resources .

【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09;TP18

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本文編號：1426344