基于蚁群优化算法的云计算资源负载均衡研究

针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选择概率规则中参考了用户对虚拟机资源的需求,尽量避免对相同类型虚拟机部署在一台物理机上,同时对信息素的初始化、信息素的更新进行了改进.通过CloudSim模拟平台进行仿真实验,并与其他的分配算法进行了比较,实验结果表明:该调度算法能够快速地完成虚拟机的放置,并且使云数据中心的物理机具有较低负载不均衡度,提高了资源的利用率.     

基于CDVRS的虚拟机资源调度策略研究

云计算将各种处理器、存储以及网络等物理资源虚拟化为虚拟机,为用户分配相应的虚拟机以及将虚拟机调度到物理资源上是云计算中一个重要问题.提出一种基于分类挖掘的虚拟机资源调度模型及算法CDVRS(virtual machine resources scheduling based on classification data mining)解决该问题,采集用户访问虚拟机及虚拟机映射物理资源的历史信息,采用改进的分类挖掘算法对其进行挖掘,得到指导虚拟机资源调度的分类规则和模式,在此基础上实施虚拟机资源调度.对模型和算法进行仿真,实验结果表明采用CDVRS算法相比GA(genetic algorithm)、PSO(particle swarm optimization)等算法在资源利用率上有较大的改善,能有效提高云计算中虚拟机资源调度的效率.     

基于QoS云计算任务调度优化

由于云计算技术快速发展,为了满足日益多样化的云计算用户服务质量(QoS需求)以及提高云计算资源调度的效率,提出基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化算法,包括建立云计算资源模型和用户QoS需求模型.为了得到更准确的结论,针对传统蚁群算法过快收敛造成的局部最优解现象,在传统的蚁群算法的基础上加入随机选择机制,时间、成本和结果有效可用性适应度因子进行了优化改良,以求得全局最优解.通过仿真实验将传统的蚁群算法、Mi n-Mi n调度算法和改进的蚁群优化算法进行比较,实验表明,改进的蚁群优化算法在调度效率、节约成本、减少任务执行时间和任务得到结果质量方面有明显的优势.     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

云环境下基于双重公平性约束并行调度算法的研究与实现

目前并行调度和资源分配一般只注重效率,但是云计算需要给各用户提供多种不同服务,所以需要高度关注用户需求满足度.提出一种基于云计算环境下的并行作业调度算法,该算法对传统并行作业调度算法仅仅注重效率的特点进行了改进,关注资源分配的公平性、任务的完成效率和用户服务质量以及系统的负载均衡性,能够适应云计算的虚拟化和商业化特性,并实现在云计算环境下的并行作业调度中形成双重公平性约束.在注重效率的同时,突出资源分配的公平性.     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题。当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题,蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法.文章提出了改进的蚁群算法.该算法采用伪随机比例规则,不仅在网格计算资源完成任务后进行信息素的整体更新,还要求预分配网格计算资源时进行信息素的局部更新.模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法.     

云计算中基于拍卖的虚拟机动态供应和分配算法

当前云计算供应商通过定价算法或类似拍卖的算法来分配虚拟机（virtual machine,VM）。针对这些算法大多要求虚拟机静态供应,无法准确预测用户需求,导致资源未得到充分利用的问题,提出一种基于组合拍卖的虚拟机动态供应和分配算法,在做出虚拟机供应决策时考虑用户对虚拟机的需求。该算法将可用的计算资源看成是“流体”资源,且这些资源根据用户请求可分为不同数量、不同类型的虚拟机实例。然后可根据用户的估价决定分配策略,直到所有资源分配完毕。基于并行工作负载存档（parallel workload archive,PWA）的真实工作负载数据进行了仿真实验,结果表明该方法可保证为云供应商带来更高收入,提高资源利用率。     

基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法

提出一种基于蚁群优化(Ant Colony Optimization)的计算资源分配算法.分配计算资源时,首先预测潜在可用节点的计算质量,然后根据云计算环境的特点,通过分析诸如带宽占用、线路质量和响应时间等因素对分配的影响,利用蚁群优化算法得到一组最优的计算资源.通过在Gridsim环境下的仿真分析和比较,这种算法能够在满足云计算环境要求的前提下,获得比其他一些针对网格的分配算法更短的响应时间和更好的运行质量,因而更加适合于云环境.