基于蟻群算法的云計算虛擬機分配問題研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)的普及與軟硬件的迅速發(fā)展使得人們的生活方式發(fā)生了巨大的改變，云計算作為一種新型的服務(wù)使用和交互模式應(yīng)運而生，這種模式的出現(xiàn)使網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)越發(fā)合理并且高效。隨著數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用越來越多的移置到云端中，大數(shù)據(jù)處理得到了研究者們的廣泛關(guān)注。為了有效且快速地對數(shù)據(jù)型應(yīng)用進(jìn)行處理，人們往往采用MapReduce/Hadoop分布式處理框架。在該種計算框架下輸入的大規(guī)模數(shù)據(jù)將會被劃分成為若干個子數(shù)據(jù)塊，并且這些數(shù)據(jù)塊相互獨立的。在這樣的情況下，

2、如果存儲數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)節(jié)點和其對應(yīng)計算節(jié)點之間的最大訪問延遲沒有受到限制，那么任務(wù)的運行時間將在很大程度上會被延遲。與此同時計算節(jié)點之間往往需要相互通信以收集各自數(shù)據(jù)運行的結(jié)果，因此被分配用于處理數(shù)據(jù)節(jié)點的計算節(jié)點之間的最大訪問延遲也需要受到限制從而控制總的運行時間。
　　本文在對云計算產(chǎn)生的背景、基本概念、特點以及體系結(jié)構(gòu)等云計算中的基本概念做了相關(guān)介紹后，就傳統(tǒng)云計算架構(gòu)與分布式云計算架構(gòu)的異同和數(shù)據(jù)節(jié)點不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)展開本文

3、的研究。主要做了以下幾點工作：第一，根據(jù)分布式云計算環(huán)境下的虛擬機調(diào)度問題的特性，將本文研究的問題形式化，建立數(shù)學(xué)模型，并對該問題目前的研究現(xiàn)狀進(jìn)行相應(yīng)的分析。第二，本文對蟻群算法簡單介紹之后，以基本蟻群算法的固有缺點引入最大最小蟻群算法作為本文的基礎(chǔ)算法，并且在詳細(xì)分析本文研究問題的具體特點后，對算法進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化和改進(jìn)。例如針對蟻群初始路徑選擇的隨機性提出了基于具有最優(yōu)迭代思想的初始位置選擇策略，優(yōu)化最大最小蟻群算法的信息素更新策

4、略。與此同時提出兩種局部搜索策略：雙重變異搜索技術(shù)以及 K-NN搜索技術(shù)以提高算法的收斂速度和解的質(zhì)量。鑒于蟻群算法本身是一種并行算法，本文引入并行蟻群策略從工程上使算法的收斂速度得到提升。第三，基于Matlab軟件進(jìn)行仿真，首先對算法的性能進(jìn)行評估，對優(yōu)化最大最小蟻群算法的初始參數(shù)進(jìn)行了調(diào)整，并且在此基礎(chǔ)上以總訪問延遲、最大訪問延遲以及每次迭代過程中獲得的最優(yōu)解作為判斷依據(jù)對本文提出的算法和目前最優(yōu)的算法的優(yōu)劣性進(jìn)行對比。其次是系統(tǒng)實