基于混沌粒子群鸡群融合优化算法的云任务调度应用与实现

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1、ＴＰ３９３：单位代码分类号；ｉ刖的研究生学号：如口巧２００３巧级：公开馨古林大学硕古学位论文伴术学化）基于混巧粒子群鸡群规合优化？法的云任务调度应用与实现ＡｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄＩｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＣｌｏｕｄＣｏｍｕｔｎＴａｓｋｐｐｐｐｉｇＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＯｆＣｈａｏｓＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＣｈｉｃｋｅｎＳｗａｒｍＦｕｓｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉ化ｍ作者姓名：关巧童专业：计算机系统结构研究方向：网格计算与网络安全指导教师：徐髙潮教授培养单位：计算祝科学与技术学

2、院２０１６年５月未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。－Ｊ吉林大学硕ｒ学位论文原创性声明本人郑重声明－ｂ：所呈交的硕学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行硏究工作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含巧何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识

3、到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：■Ｘ：２０１６立日期年月曰／—————————————————————基于混沌粒子群鸡群融合优化算法的云任务调度应用与实现—————————————————————ApplicationandImplementationofCloudComputingTaskSchedulingOfChaosParticleSwarmChickenSwarmFusionOptimizationAlgorithm作者姓名：关鹤童专业名称：计算机系统结构指导教师：徐高潮教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日摘要摘要基于混沌粒子群鸡

4、群融合优化算法的云任务调度应用与实现全世界正在飞速地进入一个伟大的时期，即云计算时期。云计算已经变成全球ICT（即：信息通讯技术，InformationCommunicationTechnology，简称ICT）行业共同认同的发展核心。云任务调度的好坏直接影响总任务执行时间、总负载均衡程度、总资源消耗成本以及系统资源利用率等方面。所以云任务调度一直都是云计算中一个非常重要的课题，许多科研人员者都为此付出了大量的精力。Eberhart博士和Kennedy博士于1995年提出了粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法。在粒子群优化算法（PSO）中，因为

5、粒子具有初始化和进化过程随机性的特性，使得gbest和pbest的更新具有相当的无目的性，对进化经过中的收敛产生了影响。此刻使用混沌优化思想能够提高收敛精度和速度的特性，产生一种基于混沌优化思想的混沌粒子群优化（ChaoticParticleSwarmOptimization,CPSO）算法,此算法改进了粒子群优化算法（PSO）不易脱离局部极值点的技能，提升了算法的收敛精度和速度。XianbingMeng、YuLiu、XiaozhiGao和HengzhenZhang等于2014年提出了一种新的仿生学算法：鸡群优化算法（CSO）。鸡群优化算法（CSO）是一种为了优化应用程序而提出全新理

6、念的仿生学多种群算法。鸡群优化算法（CSO）能够模拟鸡群（包括公鸡，母鸡和小鸡）的等级层次和行为，并且能够有效地利用鸡群的群体智能来解决优化的问题。由于粒子群优化算法（PSO）存在不容易摆脱极值，从而导致早熟的缺点，这就可能造成不充分搜索。而鸡群优化算法（CSO）是一种典型的多种群算法，是一种能够有效解决早熟问题的算法，是一种能够有效地平衡全局搜索以及局部搜索的算法。为了更好完成云平台下任务调度应用与实现，本文提出混沌粒子群鸡群融合优化算法(CPSCSFO)。混沌算法的优势在于使用混沌变量实行探索通常能比无目I摘要标无顺序地随机探索更加出色。粒子群优化算法（PSO）的优势在于探索更迅

7、速、效率更高，算法更加方便，适宜解决实值型问题。鸡群优化算法(CSO)的优势在于鸡群优化算法(CSO)是典型的多种群算法，拥有良好的准确性和鲁棒性。混沌粒子群鸡算融合算法（CPSCSFO）正好融合了以上三种算法的上述相关优点。混沌粒子群鸡算融合优化算法（CPSCSFO）在种群初始化过程中使用混沌优化思想，使得个体具有随机性本质。混沌粒子群鸡算融合优化算法（CPSCSFO）在种群位置和速度更新过程中利用鸡优化群算法（CSO）多种群的优势，使得种群中的不同个体