面向飛行器協(xié)同設(shè)計(jì)的云服務(wù)調(diào)度中間件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、云計(jì)算技術(shù)改變了企業(yè)的運(yùn)行模式，在現(xiàn)代生活中對(duì)人們的影響越來越大。云計(jì)算平臺(tái)作為綜合性的應(yīng)用平臺(tái)，能夠提供各種各樣的服務(wù)給用戶，但隨著云計(jì)算規(guī)模的增加，其暴露出來的能耗問題、資源分配等問題也漸漸引起研究人員的關(guān)注。這些問題不僅會(huì)影響云計(jì)算的用戶體驗(yàn)，同時(shí)也會(huì)影響云計(jì)算中心的資源利用率，影響云計(jì)算運(yùn)營商的運(yùn)行成本。因此，對(duì)云計(jì)算的任務(wù)負(fù)載、資源分配等問題進(jìn)行研究，對(duì)于提高云計(jì)算中心的資源利用率，降低云計(jì)算中心運(yùn)營成本具有重要的意義。

2、>　　本文研究工作以飛行器協(xié)同設(shè)計(jì)為背景，對(duì)云計(jì)算中心的任務(wù)負(fù)載和資源分配問題進(jìn)行了研究，論文主要研究工作如下：設(shè)計(jì)了面向飛行器協(xié)同設(shè)計(jì)的云服務(wù)調(diào)度中間件，對(duì)其中的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究；針對(duì)云計(jì)算負(fù)載變化劇烈，難以準(zhǔn)確預(yù)測的情況，在深入分析了云計(jì)算負(fù)載預(yù)測技術(shù)的基礎(chǔ)上，本文提出了PSO-WWSVM算法，利用小波變換可以對(duì)輸入的負(fù)載序列同時(shí)進(jìn)行周期和頻率分析的特點(diǎn)，結(jié)合支持向量機(jī)非線性回歸分析的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)云計(jì)算中心的任務(wù)負(fù)載進(jìn)行建模

3、，使用粒子群優(yōu)化算法來尋找預(yù)測模型參數(shù)的最優(yōu)組合，選用谷歌云計(jì)算中心數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；針對(duì)如何提高云計(jì)算中心資源利用率并降低云計(jì)算中心能耗的問題，本文對(duì)云計(jì)算中心的資源分配方式進(jìn)行了研究，在考慮異構(gòu)性的前提下，提出了多層次云計(jì)算中心動(dòng)態(tài)異構(gòu)性資源分配模型，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法，選用K-均值聚類算法對(duì)云計(jì)算中心任務(wù)負(fù)載進(jìn)行劃分，選用首次適應(yīng)聯(lián)機(jī)算法對(duì)資源分配模型進(jìn)行求解，在仿真環(huán)境下使用谷歌云計(jì)算中心數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。