云環(huán)境下基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略.pdf

1、云計(jì)算是繼網(wǎng)格計(jì)算之后的一種新興計(jì)算模式,它結(jié)合現(xiàn)階段成熟的虛擬化技術(shù),將網(wǎng)絡(luò)中的各種資源虛擬成一個(gè)巨大的虛擬資源池,通過(guò)組織虛擬資源來(lái)執(zhí)行不同用戶的不同任務(wù)。因此,合理的資源調(diào)度策略將對(duì)整個(gè)云平臺(tái)的性能產(chǎn)生重要的影響。
　　本文研究了許多云環(huán)境下常用的資源調(diào)度算法,發(fā)現(xiàn)蟻群算法具有分布式、異構(gòu)式,且對(duì)初始條件要求不高的特點(diǎn),這使得它非常適合于云計(jì)算環(huán)境下的資源調(diào)度。然而,標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法也有不足之處,如果將其應(yīng)用到實(shí)際的云計(jì)算平臺(tái)中

2、,必須對(duì)它進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的資源調(diào)度過(guò)程中,總伴隨著資源節(jié)點(diǎn)負(fù)載不均衡以及資源利用率不高的問(wèn)題,本文創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了劣化因子的預(yù)處理機(jī)制,并提出了一種基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略。
　　本文設(shè)計(jì)了一種動(dòng)態(tài)的、折中的方法來(lái)求解劣化因子的取值范圍,主要考慮到兩方面:第一,云環(huán)境下的資源調(diào)度具有動(dòng)態(tài)性的特點(diǎn),即隨時(shí)會(huì)有新的節(jié)點(diǎn)加入云中,也有某些節(jié)點(diǎn)由于某些原因選擇退出;第二,劣化因子的值不能夠太大,也不能太小。所謂動(dòng)態(tài),就是針

3、對(duì)不同的調(diào)度場(chǎng)景動(dòng)態(tài)地選取劣化因子的取值范圍;所謂折中,就是首先設(shè)置中間值0.5,然后在0.5附近交替地設(shè)置較大值和較小值,以求得劣化因子的取值范圍。
　　本文借助 VC++6.0平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并利用 MATLAB對(duì)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。仿真實(shí)驗(yàn)分成兩個(gè)步驟:第一步是劣化因子的仿真;第二步是改進(jìn)算法與標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在劣化因子的取值范圍內(nèi),基于改進(jìn)蟻群算法的資源調(diào)度策略具有更好的負(fù)載均衡度以及更好的資源利用率