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.     

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．     

基于蚁群算法的云计算资源调度研究

本文针对云计算中资源调度问题进行了研究,提出云计算资源调度的蚁群优化算法,在算法设计中综合考虑了在云计算环境中任务完成时间和计算成本优化问题,建立数学模型,并通过cloudsim平台进行实验仿真测试。验证表明算法模型能使总任务完成时间较短、成本较小,是一种有效的资源调度算法。     

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.     

云计算环境下基于非均匀窗口蚁群行为的负载平衡算法

针对云计算环境下可能面临请求过载和较长响应时间的问题,在非均匀窗口蚁群行为思想的启发下,提出一种负载平衡算法。假设云环境下任何时候虚拟机都处于过载状态,即服务提供者不得不分配资源。根据该假设,对可利用的资源合理优化,优化过程中动态代理和静态代理同时进行,其中蚁群行为被用于负载平衡,通过加载资源到所有的虚拟机上来实现系统平衡。利用 CloudSim 仿真器模拟云计算环境进行实验分析,实验结果表明,与容错分簇的负载均衡感知（tolerant cluster-aware,TCLB）、基于博弈论的负载均衡算法（scheduling strategy on load balancing,SSLB）和基于蜜蜂行为的负载均衡算法（honey bee behavior inspired load balancing,HBB-LB）相比,提出的算法分别节省了37％,8％和4％的响应时间,最大完成时间也大幅度降低,整体性能有所提高。     

基于聚类蚁群算法的虚拟机资源分配算法研究

深入分析云计算环境下虚拟机资源调度分配的调度结构及与之对应的调度策略和算法后,结合云计算资源分配的最新研究成果和发展趋势,研究出一种基于聚类算法和蚁群算法的虚拟机资源分配算法.该算法基于Map/Reduce框架提出,着眼于如何为众多不同的用户任务分配虚拟机节点,充分考虑云计算环境中物理机的地域差异.在一个物理机区域内寻找分配虚拟机资源时引入蚁群算法,能更好地确保用户任务的按时完成,任务执行时间跨度方面满足服务等级协议(SLA).     

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.     

一种用于云计算的数据容灾分配算法的改进

在云计算环境下进行数据容灾分配,可以提高云计算数据资源调度能力。传统算法采用粒子群数据聚类方法进行数据的容灾分配,数据负载均衡差,同时消耗数据任务调度的吞吐率。提出一种新的数据容灾分配改进算法。首先建立云计算环境下数据容灾分配层次结构模型,计算整个数据资源处理平台的整体响应时间,将云计算下的数据资源容灾分配优化问题转化为数据资源分配响应时间最小化问题;利用多用户QoS开销适应度运算机制和粒子群聚类算法对云计算中数据资源任务进行权衡分配,减少数据权衡调度时间,提高数据容灾备份能力。实验结果表明,采用改进算法可以提高数据容灾分配时数据的召回率和云计算数据任务权衡调度能力,在云计算信息处理中具有较好的应用价值。     

基于改进粒子群-蚁群融合算法的网格资源分配方法

为有效解决网格计算中的资源分配和任务调度问题,提出一种改进粒子群-蚁群融合算法.该算法通过改进的离散粒子群算法对信息进行优化调度,产生优选的调度列表,并通过该列表产生改进蚁群算法的初始信息素,有效克服了粒子群算法后期局部搜索能力差和蚁群算法前期盲目搜索的缺陷.理论分析和仿真实验表明本文算法具有较好的性能.     

异常网络环境下云计算资源需求策略

针对常规云计算资源预测算法不能在异常网络环境下做到精准预测的难题,提出一种基于改进蚁群算法的调度策略.该策略融入了信息数的概念,既能快速均衡负载,又能保障用户在多条件下云计算的需要,合理降低能耗,提高云计算性能.实验结果表明,基于改进的蚁群调度算法提高了云计算资源利用率,降低了能量消耗,使单节点处理任务量有较大提升,极大提高了云计算的性能和服务质量.     

云计算环境中数据分布式强制访问控制算法研究

在云计算环境中,用户把敏感数据外包在云端,所以数据强制访问控制成为目前云计算研究中亟需解决的问题。当前常用的解决算法是加密数据密钥,但这种算法因密钥分发及数据管理导致计算开销大。因此,提出一种新的云计算环境中数据分布式强制访问控制算法,介绍了云计算环境中数据访问流程,分析基于密文策略和属性的加密算法,利用属性集合对云计算环境中的用户身份进行描述,通过访问控制树表示数据分布式强制访问控制结构,在用户属性集符合既定访问控制结构的情况下,用户才能够完成对数据的解密。通过属性私钥申请、文件上传和文件下载三个过程实现数据分布式强制访问控制。实验结果表明,所提算法在效率、安全性、内存消耗和控制精度四个方面均显示出了很大的优势。     

云计算环境下多级映射作业调度算法的研究

云计算是一种新兴的资源使用和计算交互模式,是目前商业机构和科研机构的研究热点之一.在云计算环境中用户需求和资源的分布对该环境中作业调度的影响很大,虚拟技术的使用使云计算环境中的作业调度与传统的作业调度存在很大的差别.针对云计算环境特点,根据用户的需求将作业进行分类,同时将资源分类,引入中间代理节点进行任务调度,形成多级映射作业调度算法,提高作业的并发度,使总任务完成时间缩短.通过实验验证多级映射作业调度算法是一种可行的作业调度算法.     

云计算网络数据库中的加密优化模型仿真分析

针对云计算网络数据库中大数据加密耗时长的弊端,提出一种新的并行同态加密(DGHV)方案。在云计算网络环境下,采用DGHV同态加密算法进行初步数据加密,并对加密过程产生的噪声进行去噪处理。引入MapReduce计算框架的并行特性,使用分块算法对云环境中的大数据进行分割,并采用同态算法进行加密,最后将加密后的密文块汇总,得到整个数据库中的密文。实验结果表明,通过相同的实验平台对云环境网络数据进行加密优化。相比较其他方法针对大数据的处理的加速比较高,能够有效地减少加密时间。     

云计算环境下网络内部信息隐藏算法研究

针对目前信息隐藏算法安全性低、不可感知性差以及抗干扰性弱等特点,提出一种新的云计算环境下网络内部信息隐藏算法。介绍了云计算环境下网络内部信息嵌入载体过程,给出了嵌入过程流程图。阐述了DCT网络信息隐藏算法原理,通过DCT变换对云计算环境下网络内部信息进行处理,其主要包括离散余弦变换与离散余弦逆变换。分析了DCT算法隐藏容量,结合DCT算法自身特点,对不同类型信息设定出相应的量化参数,最大限度增加DCT算法的最大可嵌入信息容量。给出DCT算法具体信息隐藏过程和提取过程。实验结果表明,所提算法不可感知性、抗干扰性以及安全性强,载体的可嵌入信息容量大。     

云计算及其架构模式

为了构建有效、稳定的云计算平台环境并对其应用性能进行研究,采用理论分析和实践设计的方法,研究了云计算的关键技术,包括云数据中心串联、云数据存储管理技术和云编程模型,提出了一个通用的云计算架构模型,实现了一个基于Hadoop的实际云平台。研究结果表明:该通用架构模型与NIST模型具有良好的一致性,构建的云平台具有较好的分布式计算性能。该成果对云计算架构模型的研究具有一定的理论指导意义和实际应用价值。     

云计算平台下恶意软件动态自适应自主防护算法设计研究

云计算平台较为复杂,当前恶意软件防护算法容易受到复杂环境的影响,导致误防护或防护效果不佳。为此,提出一种新的云计算平台下恶意软件动态自适应自主防护算法,引入时间衰减因子确定信任评价权重,依据云计算平台软件的多个属性对软件的直接信任值进行计算。利用用户评价相似度对推荐者的推荐权重进行计算,从而实现软件推荐信任云计算。通过直接信任云与推荐信任云获取综合信任云,比较综合信任云和不同标准信任云,求出相应信任综合评判结果。将信任值低于阈值的软件看作恶意软件,列入恶意软件列表中。令云计算平台中所有用户共同维护恶意软件列表,在恶意软件执行前将其删除,从而实现自主防护。实验结果表明,所提算法能有效防护恶意软件,且耗电量少。     

云计算环境下基于热力学演化算法的任务调度与虚拟机分配算法研究

在云计算环境下的云任务调度和虚拟机分配过程建立了数学模型,并将其转换为整数编码形式的组合优化问题,并提出了一种热力学演化算法进行问题求解。算法根据整数编码形式定义了基因熵和个体能量,并引入了温度的概念,算法中提出了两种选择策略,算法利用自由能极小值原理驱动种群向最优化方向演化。实验结果表明热力学演化算法可以有效地解决云任务调度和虚拟机分配问题,可以为云环境调度问题提供依据。     

面向用户的通用云计算平台负载均衡机制

面向用户的通用云计算平台负载均衡机制在探寻云计算平台的成本和效用的基础上,由用户根据任务粒度从质量、成本定制云及云联盟资源三方面权重。由云均衡构件发出蚂蚁群搜索云内及云间计算资源。蚁群采用优化算法搜索资源并将信息发回蚁巢,并监视各个计算资源动态变化及时均衡负载,以降低云运营商成本和用户费用,提高云及云联盟的成本效用。将该负载均衡机制应用在自主研发的云计算平台上,实验结果验证了该负载均衡机制的可行性和优越性。