云計算環(huán)境下量子超啟發(fā)式能耗管理研究.pdf

1、云計算作為一種新的商業(yè)計算模式，利潤最大化是云服務提供商的主要目的之一，而能耗作為云計算數(shù)據(jù)中心的主要開銷，在客戶的不同服務需求下，盡可能降低能耗，既有利于提高服務提供商的利潤又可以減少云計算數(shù)據(jù)中心對環(huán)境的污染。因此，云計算環(huán)境下的能耗管理研究將是一個非常有意義的課題。動態(tài)電壓調節(jié)作為一種有效的節(jié)能技術，目前已有一些研究將動態(tài)電壓調節(jié)技術與任務調度相結合進行系統(tǒng)能效優(yōu)化，但應用于面對客戶不同需求下的能耗管理研究尚少。本文將在已有的分布

2、式系統(tǒng)任務調度問題模型的基礎上，建立融合云計算系統(tǒng)異構環(huán)境、按需服務等特征及電壓可調節(jié)因素的任務調度模型。云計算環(huán)境下的任務調度問題是一個NP難的組合優(yōu)化問題?；谶M化優(yōu)化的隨機搜索算法在求解分布式系統(tǒng)下DAG(directedacyclicgraph，DAG)任務調度問題時取得了比傳統(tǒng)啟發(fā)式算法更好的解。但由于優(yōu)化問題域的多樣性和復雜性，使該類算法普適性差，計算開銷太大，無法滿足計算的實時性需求。
　　在傳統(tǒng)群智能算法采用設計復

3、雜仿生搜索策略來求解DAG調度問題，但沒有達到預定效果的背景下。本文試圖從一個新的角度去探討該問題，即采用設計基于領域知識的精簡搜索策略集，并引進超啟發(fā)式算法對該策略集進行高效管理來提高算法的收斂速度和普適性。為了進一步提高超啟發(fā)式算法的性能，受量子計算理論啟發(fā)，提出了量子超啟發(fā)式算法(Quantum-InspiredHyper-heuristicAlgorithm，QHA)。在該算法中，將啟發(fā)式策略的表現(xiàn)與量子的狀態(tài)相關聯(lián)，并采用個體