云环境下资源调度的优化算法和应用研究

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2、除了义中特别加Ｕ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰与巧的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教肯机构的学位或化书而使巧过的材料。巧我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明井表东了谢蟲。一本人学位论文及渉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。：ＷＨｆ研究生签各皆橡日期：、南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南巧邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部ｎ或机构送交论文的复印件和电子文＾巧；；允许论文被空阐和借阅可斗将学位论文的全部或部分内容编入巧关数据巧进行检索；可化采用影印、缩印或扫描等复制手段

3、保巧、汇编本学位论文。本文巧子文档的Ａ容和纸质一致论文的内容相。论文的Ｃ包公）邮电生院布括刊登授权南京大学研究如理。被密学位论文在解密后适本授权。用书－屬．娠哉ｊ：研巧生签名；參午导师签名日期：ResearchonOptimizationandApplicationofResourceSchedulingUnderCloudEnvironmentThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYanBinSuper

4、visor:Prof.ZouZhiqiangFebruary2016摘要近年来，随着信息技术的不断发展和互联网网络规模的大大扩充，分布式计算和网格技术得到了长足的发展，互联网所必须处理的业务量也随之急速增长。在这种背景下产生了云计算及云存储、云环境等相关应用。然而在任务QoS约束下，现有的云环境下的资源调度策略缺乏有效的任务分配机制，不能有效实现资源利用率和收益的最大化。为了寻找更好的资源调度算法，本文系统分析了云计算研究的背景、意义以及介绍了云计算的一些主要的技术，并针对基于云环境下的资源调度算法的研究具体做了以下几个方面的工作：（1）根据云环境下的资源调度优化算法的应用

5、需求，给出了系统整体架构，并按照整体架构搭建了一个资源调度优化算法赖以实现的云环境平台。（2）在研究相关资源调度算法的基础上，提出了一种云环境下的资源调度的优化算法(OptimizationAlgorithmofResourceScheduling，OARS)。该算法主要运用了基于适应度的比例选择策略（ProportionofFitnessSelectionStrategy，PFSS）和最优保存策略（ElitistStrategy，ES）两种调度策略，通过基于适应度的比例选择策略，计算出云环境下资源的适应度，然后按照比例进行资源选择，从原始资源种群中选择一组新的资源，并对其

6、进行交叉和变异运算。根据最优保存策略，引进遗传算法优胜劣汰的淘汰机理进一步计算得到最优资源，从而实现了对传统资源调度的优化。（3）为了对OARS算法进行验证，本文与未采用优化算法、传统遗传算法（GA）进行了相对比验证，验证结果表明本文云环境下的资源调度优化算法OARS可以有效提高资源利用率，缩短调度时间，使算法更容易收敛到最优解。由于OARS算法综合采用了基于适应度的比例选择策略和最优保存策略，使得具有较小适应度的资源也有被选择的机会并直接保留最优资源至后代中，从而，OARS算法能以较快的收敛速度求解虚拟机提供的资源调度方案。在云环境下的资源调度方面可以获得较高的资源利用率

7、和较大的收益，也为云计算的其他研究和应用提供了重要的参考。关键词：云计算，资源调度，优化算法，遗传算法，MapReduceIAbstractInrecentyears,withthegrowingsizeoftheInternetnetwork,theInternettrafficalsoneedstodealwiththisrapidgrowth.Cloudcomputingandotherrelatedapplicationsaregeneratedinthisbackground.However,resour