基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法研究

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1、独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。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或集体己经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：莲雉日论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定

2、)研究生签名：荟羔基垂导师签名：五星Et本人及导师同意将学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：莲颦导师签名：—j哑日摘要云计算(CloudComputing)作为一种新型的商业模式和计算模式，它在改变传统的网络服务模式的同时，也改变了人们使用计算机网络和应用计算机的方式。云计算通过对存储资源、计算资源以及软件服务的整合，以更具针对性，更廉价高

3、速的方式提供给用户使用，实现资源管理和使用的分离。但由于云计算环境下计算中心本身的大规模性，以及计算资源之间可能存在的异构性，使得云计算很容易出现负载不均的现象，严重影响云计算系统的整体性能和用户体验。蚁群算法(AntColonyAlgorithm)作为一种新型的求解复杂优化问题的模拟进化算法，它是由意大利学者M．Dorigo等人受到自然界中真实蚁群集体行为协作模式的启发而首先提出来的。它具有正反馈、鲁棒性、分布式计算、收敛速度快以及结构性贪婪启发等特点，使其能够成功地应用于许多NP．完全的组合优化问题。云计算中资源

4、、任务的调度对云计算的整体性能和运营有重要影响。为解决云计算中执行大规模并行任务时容易出现节点负载不均，进而导致整个云计算系统性能下降和效率低下的问题，本文在对云计算的资源调度和蚁群算法分析的基础上，对蚁群算法如何在云计算中实现负载均衡进行研究。本文首先对云计算资源调度的特点进行了分析，了解该问题的难点和目标，并分析实现负载均衡的重要性和价值，比较了目前主要的算法各自的优点和不足之处。然后介绍了蚁群算法及其特点，以及最新的一些研究进展，分析了蚁群算法的机制和性能特点。结合云计算资源调度负载均衡问题的难点和蚁群算法的特

5、点，设计了基于蚁群算法的云计算资源调度负载均衡算法。算法以快速调度和负载均衡为目标，设计负载模型和蚁群信息素模型，以及二者之间的映射关系，蚁群基于信息素的调度策略和负载转移策略。最后，设计实验验证该算法的负载均衡度和时间复杂度。关键词：云计算；资源调度；负载均衡；蚁群算法一垒!!!翌璺．一一一．AbstractAsweknow,cloudcomputingactsasanewbusinessmodel，ischangingthetraditionalmodelofnetwork，andthewaypeopleuset

6、heInternetandcomputer．Cloudcomputingputthestorageresourcesservices，computingresourcesservicesandsoftwareservicestogether，separatetheresourcesfrommanagementanduse，servepeoplewithatotallynewway．Butbecauseofthescaleofcloudcomputingenvironmentistoohugetomanage，andt

7、hecomputingresourcesofdifferentstructureareincompatible，cloudcomputingiseasytobeimpatedbytheloadimbalance．Antcolonyalgorithm(ACA)hasemergedrecentlyasanewmeta—heuristicforcomplicatedproblemsincombinatorialoptimization．Inspiredbythecollectivebehaviorofrealants，Do

8、rigo，Maniezzoetalfirstadvancedanantcolonysystemandtheantcolonyoptimizationalgorithm(ACO)tosolveseveraldiscreteoptimizationproblems．ACAwhosemaincharacteristicsarepositivefeed