基于收益最大化的多目标任务调度策略的研究

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1、万方数据山东大学硕士学位论文3．3．3GAChromosomeEncodingandDecoding⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．193．3．4GAFitnessFunction⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．20：；．3．5GAAndACOforResourceScheduling⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．213．3．6TheStepsofTaskSchedulingAlgorithmBasedonGAandAntColonyAlgorithm⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．

2、．．．．⋯．．．⋯．⋯．．．⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．233．4ExperimentsandResultsAnalysis⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一243．5Summary．⋯⋯．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．⋯．．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯⋯．．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．．．⋯．．．．．．．27Chapter4IP—orientedResourceSchedulingPolicy．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．⋯．．⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯．284．1Dual—thresholdTriggeringPolicy⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284．2GreyPredictionModel⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．．．．294．2．1GraySequenceGenerationOperator．．．．．．．⋯．⋯⋯．．．．⋯．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．294．2．2GreyForecastingModelGM(1，1)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324．2．3Position

4、ingStrategyToMoveOutoftheVirtualMachine⋯．⋯．．．354．3ExperimentalAnalysis⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．364．4Summary⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯38Chapter5SummaryandOutlook．．．．．．．．．．⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．⋯．．⋯⋯⋯．⋯．．．．．．．．．．．395．1ThesisSummary．．．．．．．．．．．

5、．．．．．⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．395．2FutureDirections⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．40References⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯zI1Acknowledgements．．．．．．．．．⋯．⋯．．⋯⋯．⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯．⋯．⋯．⋯．⋯．⋯⋯．⋯⋯⋯．．⋯．⋯．46MainPubilshedPaper．⋯．⋯．⋯⋯．

6、⋯⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．⋯⋯⋯．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47IV万方数据山东大学硕士学位论文摘要云计算作为一种新兴的商业模式可以通过计算机网络向用户提供灵活、按需和可伸缩的存储与计算资源。虚拟化技术作为云计算的推动者和重要技术支撑，是一种可以表示计算机资源的抽象方法。资源的仿真、聚集、共享和隔离都可以通过虚拟化技术来实现。此外虚拟化技术还能够利用虚拟机为各种应用的可靠运行和快速部署提供必要的环境。云计算的核心特征是按需服务，这使得云计算的任务分配

7、和资源调度成为技术难题。普通用户、基础设施提供商和云服务提供商三者之间存在利益上的冲突，但是目前大多数的研究都是从三者中某一个角色出发，使得该角色受益。从另一个角度来看，这三者其实是利益共同体。因而在进行云计算资源管理时，必须将三者的利益看作一个整体，在实现云服务提供商和基础设施提供商利润最大化的同时，提高普通用户的满意度。在云服务提供商(SP)为普通用户提供云服务阶段，将用户满意度和提升收益作为需要考虑的因素。在SP向基础设施提供商(IP)购买虚拟资源时，建立虚拟机提供模型。并且引入动态双种群粒子群算法，

8、根据虚拟机提供模型，重新定义了该算法中的粒子速度和位置，为了提高粒子群算法收敛的速度，根据粒子在迭代过程中适应度值的变化，动态的调整了粒子速度更新的权重。粒子群算法有容易陷入局部最优的缺点，本文对原有的粒子群算法进行了改进，引入免疫算法，增强了粒子多样性，使得算法能够自适应的调整全局系数。改进后的粒子群算法不仅在算法开始时能够搜索到更多的解空间，还能够在后期快速的收敛从而达到最优解。在SP向普通用户提供云服务时，