云计算环境下资源分配策略的研究

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1、分类号：TN249单位代码：10190研究生学号：201505032密级：公开硕士专业学位论文胡睿2018年6月云计算环境下资源分配策略的研究ResearchonResourceAllocationStrategyinCloudComputingEnvironment硕士研究生：胡睿校内导师：刘钢（副教授）企业导师：杨琼（高级工程师）申请学位：工程硕士领域：计算机技术所在单位：计算机科学与工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：长春工业大学摘要摘要由于当前各个产业里信息化的大力推进，以及互联网技术也在不断革新，人们的工作

2、方式发生了很大的变化。人们开始把大量的工作任务通过互联网交付给计算机去完成，这就会导致互联网里的数据量激增，与此同时“大数据时代”开始来临。普通的工作方式已经无法完全匹配不断变化的任务需求，在此情形下“云计算”就此诞生。云计算是一种创新性的工作方式，它将高性能计算与网络技术有机的结合在一起，并为大型企业的商业计算提供技术支持。在云计算环境之中，计算资源具体分布情形十分繁杂，同时资源需求会动态地发生变化。如果对客户需求评估过低，会导致计算资源无法完成客户所提交的任务。而如果对客户需求评估过高，也会造成许多计算资源处在空闲状态。适

3、合的云计算资源分配算法是解决上述问题的关键所在。经过剖析蚁群算法在处理资源分配问题里的不足后，提出了具体的改进策略包括：对蚁群算法里的转移概率公式和挥发系数进行改进，以便提升改进后算法的全局搜寻能力同时也有效地避免陷入搜寻停滞和早熟。在局部信息素更新规则里引入负载均衡调节因子，以便实现计算资源均匀分配的目标。考虑到蚁群算法在开始阶段的搜寻中有一定程度上的盲目性，那么把遗传算法与蚁群算法进行融合还是非常有必要的。由于遗传算法在算法初期具有十分快的收敛速度，因此先采用遗传算法搜寻出较优解，并把这些较优解转换成蚁群算法的初始信息素分

4、布，以便蚁群算法可以在这些信息素分布的指引下继续搜寻出最优解。通过对云计算仿真平台CloudSim进行扩展，本文完成了不同算法之间的对比实验。实验结果说明，改进后算法的迭代次数、时间成本、功耗成本以及负载均衡性等方面都要优于粒子群遗传融合算法、粒子群蚁群融合算法和遗传蚁群融合算法。关键词：云计算；资源分配；蚁群算法；遗传算法；负载均衡IAstractAbstractDuetotherapiddevelopmentofinformationtechnologyinvariousindustriesandthecontinuous

5、renovationofInternettechnology,people'sworkingmethodshaveundergonegreatchanges.PeoplestarttocompletetheworkwithcomputersthroughInternet,itleadtosoartheamountofdataintheInternet,atthesametime“theageofbigdata”beginstocome.Thenormalwayofworkhasbeenunabletomatchthechang

6、ingneedsofthetask,“cloudcomputing”emergeinthiscase.Cloudcomputingisaninnovativewayofworking,itcombineshighperformancecomputingwithnetworktechnology,andprovidestechnicalsupportforbusinesscomputingoflargeenterprises.Inthecloudcomputingenvironment,thespecificdistributi

7、onofcomputingresourcesisverycomplicatedandthedemandforresourceswillchangedynamically.Ifunderestimationofdemandforclientwillleadtoresourcescaleisnotlargeenoughtocompletetasks,butoverestimationofdemandforclientwillalsomakemanyresourcesidle.Thesuitableresourceallocatio

8、nalgorithmincloudcomputingisthekeytosolvetheaboveproblems.Afteranalyzingthedisadvantagesofantcolonyindealingwithresourceallocationproblems