云计算环境下基于蚁群粒子群优化算法的资源调度策略研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：三麟签字日期：沙I≥年钥了日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的电子版和纸质版，允

2、许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：支l盹深签字日期：2,o哆年石月厂日锄签彩a扩签字日期：冽弓年歹月7，日摘要云计算作为一种新兴计算模式，它是网格计算、并行计算和分布式计算的发展，同时也是下一代网络与应用的新技术。云计算资源调度是云计算技术的一个重要组成部分，它主要研究如何为用户提交的任务分配计算节点、如何对计算节点进行动态扩展

3、以及在满足用户服务质量要求并且执行时间最短的前提下，负载均衡程度最高，它的效率直接影响整个云计算环境的工作性能。蚁群算法和粒子群算法是计算智能领域的两种群智能算法，前者是对蚂蚁群落采集食物过程的模拟，后者是对鸟群觅食过程的模拟。蚁群算法在旅行商问题、指派问题、调度问题等方面取得了一系列较好的实验结果，在求解复杂优化问题特别是离散优化问题上，突出了其高效性和优越性，蚁群算法具有很大的发展前景。粒子群算法是一种高效的并行搜索算法，其概念比较简单，算法容易实现，该算法善于解决连续优化问题。本文的研究工作主要包

4、括以下两个方面：(1)对蚁群算法和粒子群算法的理论进行分析，并且根据这两种算法各自存在的缺点，对算法本身进行改进。将改进后的两种算法，按照扬长避短的方式进行融合，得到蚁群和粒子群算法的融合算法(ACO-PSO)。AGO—PSO算法首先随机生成大量初始解形成信息素分布，然后由蚁群算法根据累计更新的信息素找出若干组较好解，再利用粒子群算法进行交叉、变异操作，从而得到最优解。(2)在云计算环境中提出基于蚁群和粒子群优化算法的资源调度策略，结合实际情况，将ACO-PSO算法运用到云计算平台的用户任务寻找资源的策

5、略中，以提高云计算资源调度的效率。通过仿真实验与蚁群算法和粒子群算法相比较发现，在相同环境下，基于蚁群和粒子群优化算法的云计算资源调度策略比基于单一的算法(蚁群算法或者是粒子群算法)的调度策略所用执行时间更短，效果更好。研究及实验结果表明，将蚁群和粒子群优化算法应用于云计算资源调度问题中，改进了现有的云计算资源调度算法，为探索新的云计算资源调度策略提供了可能性。关键词：蚁群算法；粒子群算法；云计算；资源调度策略AbstractAsanewcomputingmode，Cloudcomputing，itis

6、thedevelopmentof画dcomputing，parallelcomputinganddistributedcomputing，aswellast11enewtechnologyofnextgenerationofIntemetandapplication．ResourceSchedulingPolicyinCloudcomputingisanimportantpartofcloudcomputingtechnology，itmainlyfocusonhowtoallocatecomputen

7、odesforthetasksubmittedbyusers．howtocarryonthedynamicextensionofthecomputenodesinthecaseofmeetingtherequirementsofservicequalityfromcustomersandtakingtheshortestexecutiontimetocreatethehighestdegreeofloadbalancing，anditsefficiencydirectlyaffectstheperfor

8、manceoftheentirecloudcomputingenvironment．TheantcolonyalgorithmandTheparticleswarmoptimizationaretwoswarmintelligencealgorithmsinthefieldofcomputationalIntelligence，theformerisbasedonthesimulationofantcoloniestocollectfood