基于遺傳算法的云計算任務(wù)調(diào)度算法研究.pdf

1、云計算是一種新型的商業(yè)計算模型，它通過網(wǎng)絡(luò)進行連接，能夠獲得各種應(yīng)用、數(shù)據(jù)和IT服務(wù)。云計算的核心，是根據(jù)用戶的需求，對云環(huán)境中的資源和用戶提交的任務(wù)進行統(tǒng)一的調(diào)度和管理，而用戶只需要按需付費。因而在云服務(wù)中，如何滿足不同用戶對服務(wù)質(zhì)量(QoS)的不同需求，是云計算調(diào)度必須要考慮的重要問題。
　　遺傳算法是一種進化算法，它借鑒生物界的進化思想和自然界中“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機制，是一種全局優(yōu)化搜索算法。遺傳算法由于其本身所具備的并

2、行性和全局解空間搜索的特點，被引入到了大規(guī)模集群系統(tǒng)的資源調(diào)度中。本文以用戶對服務(wù)質(zhì)量的需求為出發(fā)點，通過權(quán)重向量的設(shè)置，綜合考慮不同用戶對作業(yè)完成時間、帶寬、可靠性和費用等4個因素的不同需求，設(shè)計基于用戶滿意度的適應(yīng)度函數(shù)，以保證服務(wù)質(zhì)量。
　　針對遺傳算法存在的“早熟”問題，本文采用模擬退火算法對其進行優(yōu)化。模擬退火算法借鑒物理上固體退火的機理，具有能夠跳出局部最優(yōu)解的特性，是一種全局最優(yōu)算法。然而，它存在對整個搜索空間的情況

3、了解不多的缺點。將遺傳算法和模擬退火算法結(jié)合起來，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢，彌補二者的不足，提高算法性能。本文在遺傳算法產(chǎn)生新個體的過程中引入模擬退火算子，根據(jù)模擬退火算法中的Metropolis準則來決定是否接受遺傳算法產(chǎn)生的新個體，在保證種群多樣性的同時，也使種群能夠逐步進化。
　　本文還介紹了云仿真工具CloudSim，并配置了實驗環(huán)境。在CloudSim仿真平臺上，對本文所設(shè)計的遺傳算法和模擬退火算法優(yōu)化后的遺傳算法進行了仿