基于改進(jìn)蟻群算法的云計(jì)算平臺(tái)資源分配策略研究.pdf

1、云計(jì)算已經(jīng)成為目前學(xué)術(shù)界研究的熱門方向之一。隨著云計(jì)算商業(yè)化過程的進(jìn)行，云平臺(tái)對(duì)軟件市場(chǎng)已經(jīng)顯示出巨大的價(jià)值。作為云計(jì)算技術(shù)的關(guān)鍵問題，資源分配問題和任務(wù)調(diào)度問題一直受到人們的廣泛關(guān)注。目前解決問題的典型算法有Max-min算法、Min-min算法、蟻群算法、遺傳算法等。傳統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度算法大多是基于云服務(wù)供應(yīng)商和資源層面進(jìn)行考慮，忽略了用戶因素。然而云計(jì)算作為面向服務(wù)的技術(shù)，必須保障用戶的服務(wù)質(zhì)量QoS，包括任務(wù)的時(shí)間跨度、執(zhí)行費(fèi)用、網(wǎng)

2、絡(luò)帶寬、系統(tǒng)穩(wěn)定性等。此外，傳統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度算法優(yōu)化目標(biāo)較為單一，大多是針對(duì)時(shí)間效率進(jìn)行提升，而云計(jì)算作為一種商業(yè)計(jì)算模式，任務(wù)的執(zhí)行成本和系統(tǒng)資源利用率都是云計(jì)算系統(tǒng)設(shè)計(jì)的因素。
　　本文針對(duì)以上缺陷做出改進(jìn)，從資源使用的公平性和系統(tǒng)均衡性的角度出發(fā)，結(jié)合了任務(wù)的QoS特性提出了一種新的基于蟻群算法的資源分配算法JAACO。該算法根據(jù)任務(wù)的QoS特性對(duì)任務(wù)分類，采用人元模型對(duì)任務(wù)建模。同時(shí)，算法通過Berger模型的正義性分配原理

3、實(shí)現(xiàn)在資源選擇過程中公平性約束和評(píng)價(jià)的雙重約束機(jī)制。JAACO算法考慮了任務(wù)的執(zhí)行成本和系統(tǒng)負(fù)載均衡方面的因素，使得在保證在理想時(shí)間跨度的前提下，能夠滿足用戶服務(wù)質(zhì)量需求，并提高系統(tǒng)資源的利用率。
　　我們基于CloudSim模擬環(huán)境設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于任務(wù)公平性的優(yōu)化蟻群算法JAACO的實(shí)驗(yàn)方案，通過與傳統(tǒng)的蟻群算法和基于時(shí)間成本約束的蟻群算法對(duì)比，驗(yàn)證了JAACO算法的有效性和效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于任務(wù)公平性的優(yōu)化蟻群算法（JA