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文檔簡介
1、任務(wù)調(diào)度和虛擬機遷移是云計算環(huán)境下資源調(diào)度與管理的重要問題,本文在三四章節(jié)重點研究基于改進遺傳算法的任務(wù)調(diào)度策略,即研究如何將計算任務(wù)調(diào)度到最適合的虛擬機上執(zhí)行,實現(xiàn)任務(wù)的最短完成時間和虛擬機的最大利用率。第五章主要研究基于能耗感知的虛擬機遷移策略,通過把低負載主機上的虛擬機遷移到其他主機上,并關(guān)閉負載低的主機來實現(xiàn)節(jié)能的目的。
本文在總結(jié)前人研究工作的基礎(chǔ)上,分析了目前仍存在的問題,并給出了相應(yīng)的解決方法,本文的主要工作內(nèi)容
2、,有以下四點:
1.首先介紹了云計算環(huán)境下任務(wù)調(diào)度的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,接著詳細地闡述了云計算的概念、分類、關(guān)鍵技術(shù)和Map/Reduce分布式編程模型,分析了云計算的兩級資源調(diào)度模型、任務(wù)調(diào)度目標、特點和常用的任務(wù)調(diào)度算法等。
2.針對傳統(tǒng)遺傳算法存在的收斂速度慢、易早熟和局部搜索能力差等缺點,本文提出了一種面向單種群的基于混合遺傳算法和模擬退火算法的任務(wù)調(diào)度策略,算法的主要創(chuàng)新點在于融合模擬退火算法的思想,允許算法在
3、搜索過程中以一定的概率接受進化中產(chǎn)生的劣質(zhì)解,增加了種群進化中個體結(jié)構(gòu)的多樣性,為算法后期迭代尋優(yōu)提供動力,降低算法陷入局部最優(yōu)的可能性。算法改進的主要做法是優(yōu)化個體選擇函數(shù),設(shè)計了自適應(yīng)的交叉和變異概率函數(shù),使其能夠正確引導(dǎo)種群的進化方向。本文基于對用戶及時響應(yīng)度和供應(yīng)商利益的考慮,設(shè)計了基于任務(wù)平均完成時間和系統(tǒng)負載均衡的雙適應(yīng)度函數(shù)。仿真實驗表明,改進算法相比于GA和SA算法,具有更短的任務(wù)完成時間和更高的虛擬機資源利用率。
4、> 3.針對單種群進化中存在的不足,第四章提出了多種群退火遺傳算法改進云任務(wù)調(diào)度,不同于單種群,多種群改變了種群的單一進化方式,采用種群間的基因交流和優(yōu)良個體的移民策略,豐富了種群進化的方式,增加了個體結(jié)構(gòu)的多樣性,仿真結(jié)果表明,該算法比第三章提出的算法具有更短的任務(wù)完成時間,能夠更快地找到最優(yōu)的任務(wù)調(diào)度結(jié)果。
4.基于云計算的二級資源調(diào)度模型,第五章針對資源分配中的虛擬機遷移問題進行研究,并提出了一種基于能耗感知的虛擬機遷
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