基于云计算的任务调度问题的研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于云计算的任务调度问题的研究英文并列题目：Theresearchoftaskschedulingbasedonthecloudenvironment研究生：颜丽燕专业：计算机科学与技术研究方向：计算机软件与理论导师：张桂珠指导小组成员：学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：张曦煌江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月独创性声明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作及取得的研巧成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或

2、撰写过的研究成果，也不包普本人为获得江南大学或其它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巧何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。镶名；觀丽振日期；之口／自年５月日关于论女使用授权的说明本学位论文作者完全了解江南大学有关保留、使用学位论文的规定：江南大学有权保留并向国家有关部口或机构迸交论文的复印件和礙盘，可科将学位论文的全部或部分内容编，允许论文被査阅和借阅、、，可＾＾采入有关数据库进行检索＾巧影印缩印或扫描等复制手段保存一致汇编学位论文内容和纸质论文

3、的内容相。，并且本人电子文档的保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签名、导师签名：表挺蛛；解前察如》＆：Ｌ日期：／年ｒ月日）摘要摘要云服务作为一种典型的商业服务付费模式，它通过虚拟化技术将资源进行整合，以网络输出的形式向用户提供高可用性和安全性的服务。云环境下不同用户提交的任务要求复杂多样，执行任务的云资源性能指标也不相同，因此设计一个合理高效的资源分配策略以缩短任务执行时间、减少系统及用户开销、实现整个云计算系统的负载均衡，已成为云计算研究中的一个热点问题。基于此背景，本文针对当前云环境下任务-资源调度策略中较少

4、的考虑了用户QoS（QualityofService，QoS）需求及分配效率较低等问题进行研究。主要工作包括以下几个方面：1）针对人工蜂群算法（Artificialbeecolonyalgorithm，ABC）易陷入局部最优的缺点，论文研究了一种改进的人工蜂群算法（ImprovedArtificialbeecolonyalgorithm，IABC）。对原算法进行了三方面的优化改进。A)优化概率选择模型，引入最大、最小适应度值避免因为不断向最优解贪婪收敛造成种群范围多样性的缩小；B)优化蜜蜂角色转换模型，通过计算收益比和跟随比调整蜜

5、蜂角色，避免因蜜蜂数量分配的不科学造成寻优效率的降低；C)优化解空间的搜索策略模型，通过当前最优解、全局最优解和学习因子这三个参数来加强蜂群在引领峰阶段和跟随蜂阶段的搜索效率。最后将算法用于求解5个经典函数的优化问题，通过与标准ABC等三种算法进行实验对比，结果表明改进后的人工蜂算法（IABC）具有更好的收敛速度和寻优能力。2）针对以往调度算法以实现任务完成时间最小化为单一目标而忽略云环境中用户的QoS需求的问题，论文研究了一种基于改进人工蜂群算法的多维QoS云计算任务调度算法。首先从满足用户的多维QoS需求出发，建立云任务模型和

6、资源QoS模型，根据任务的不同偏好对虚拟机的综合性能进行评价，然后为提高资源的分配效率，将改进后的人工蜂群算法IABC应用到云环境下的任务调度中，利用IABC算法选择性能较高或更满足用户需求的虚拟机分配给任务。最后将该算法在CloudSim平台进行实验仿真，通过DAG生成器随机生成仿真实验的任务实例，并与异构最早完成时间（HEFT）等四种算法进行对比实验，结果表明该算法能够在实现高效率任务资源分配的同时满足用户的QoS需求。3）针对目前调度算法忽略了对云环境下用户任务的多属性特征研究的这一问题，论文研究了一种基于模糊任务聚类的改进

7、人工蜂群云计算任务调度算法。首先，通过模糊C均值聚类（FuzzyC-Means，FCM）算法对任务进行聚类，将任务聚成计算型任务、带宽型任务和存储型任务。然后，对虚拟机资源进行综合性能评价，利用IABC算法将综合性能较高或更适合该任务类型的虚拟机资源分配给任务。最后进行仿真实验，对CloudSim平台进行扩展，随机生成仿真实验所需的任务实例，通过与Min-Min等三种算法进行对比实验，结果表明该算法能够实现高效率的任务资源调度且能实现较高的资源利用率。关键词：云计算；任务调度；人工蜂群算法；服务质量；任务聚类IAbstractAb

8、stractCloudservicesasatypicalcommercialservicepaymentmodel,usesvirtualizationtechnologytointegrateresources,providinghighava