1、分類號TP3914密級公開重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目亟鹽簋塹遣王鮑資逐調(diào)廛簋溘盟寇英文題目—Researc—honResourceSchedulingAlgorithmBasedon一￡!Q墜魚￡Q幽旦巫i塾g墾￡＆i!Q旦盟星堂——碩士研究生一趙逡墊——指導(dǎo)教師室9I魚絲割趲——學(xué)科專業(yè)鹽簋查壘墊盔——論文提交日期!魚!!生妄旦論文答辯日期2Q!≥生i旦≥6旦論文評閱人答辯委員會主席盤拯邀——2013年多月“日重慶郵電大學(xué)碩士論

2、文摘要摘要云計算作為一種新興的計算模型，由并行計算、分布式計算、網(wǎng)格計算演化而來。云計算所提供的資源、服務(wù)以及面向的用戶群是龐大的，因此資源的分配與調(diào)度就成為云計算的關(guān)鍵技術(shù)，其效率直接影響整個云計算環(huán)境的工作性能。當(dāng)前云環(huán)境下的資源與任務(wù)調(diào)度方法基本上是利用虛擬機(jī)級別上的調(diào)度策略和一定的調(diào)度技術(shù)相結(jié)合進(jìn)行調(diào)度，已有實驗證明，現(xiàn)有的調(diào)度策略與算法普遍都缺乏精確性。蟻群優(yōu)化算法來源于螞蟻覓食行為過程的模擬，它在解決NPhard等離散組合問

3、題的方法上具有很高的并行性、協(xié)作性、易擴(kuò)展性和魯棒性，是一種以群體為基礎(chǔ)的自適應(yīng)搜索算法，它非常適用于云環(huán)境中的資源調(diào)度。本文詳細(xì)討論了云計算的研究背景與現(xiàn)狀，在研究蟻群優(yōu)化算法、任務(wù)分配和資源調(diào)度的基礎(chǔ)上，結(jié)合云計算中資源動態(tài)變化的特點，提出了一種改進(jìn)的蟻群優(yōu)化算法。改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法通過引入信息素負(fù)反饋機(jī)制，代替?zhèn)鹘y(tǒng)蟻群算法中信息素正反饋作用，來對智能螞蟻尋找最優(yōu)節(jié)點起到全局控制作用，防止智能螞蟻快速收斂到局部最優(yōu)解。同時，為了能更好

4、的計算智能螞蟻選擇最優(yōu)節(jié)點概率，本文設(shè)置用戶任務(wù)指令長度、虛擬機(jī)服務(wù)器CPU處理能力以及虛擬機(jī)服務(wù)器端口帶寬作為選擇概率參數(shù)，使得蟻群算法更能適應(yīng)云環(huán)境。最后在CloudSim平臺上進(jìn)行了仿真實驗，從實驗結(jié)果對比分析發(fā)現(xiàn)改進(jìn)蟻群算法依然保留了蟻群算法全局最優(yōu)解的特點。改進(jìn)蟻群算法在用戶任務(wù)完成時間上比一般算法使用的時間更短，在相同任務(wù)數(shù)量的情況下，至少能少去一半時間。并且由于改進(jìn)蟻群算法的信息素負(fù)反饋作用，使每一個資源都得到了利用，因此