基于改进克隆选择算法的云计算集群资源调度

为了实现云计算环境下的集群资源调度和实现资源负载平衡,提出了一种基于克隆选择算法的云计算集群资源调度方法。首先,定义了以最小化执行时间跨度和负载均衡因子为目标的云计算资源调度模型。在此基础上提出了一种采用克隆选择算法对云计算环境下集群资源进行调度的方法,对抗体编码方式,抗体与抗体之间以及抗体与抗原之间的亲和度函数、免疫克隆算子、退火交叉算子以及高斯变异算子均进行了设计。并定义了采用改进的克隆选择算法进行集群资源调度的具体算法。仿真实验表明:方法能获得最优的资源调度方案,且与其它方法相比,具有较少的执行时间跨度和负载均衡因子,具有较大的优越性。     

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。     

基于改进的粒子群优化的云计算资源调度模型

针对云计算系统中多任务并发模式下引发的资源竞争,本文提出了一种基于改进的粒子群优化的云计算资源调度分配模型,以提高资源利用率.首先,对云计算系统中的资源调度问题进行形式化描述,构建以任务的总完成时间为优化对象的目标函数.其次,求解时采用粒子群优化算法,为保证收敛速度且避免粒子群在搜索过程中陷入局部最优,定义了惯性权重函数.另外,引入一个调整算子以优化位置更新.仿真结果表明,本文提出的资源调度分配模型能够有效提高云计算资源利用率,大幅减少任务的处理时间.     

云计算环境下煤矿应急管理海量数据存储技术

随着物联网、无线传感器网络等技术在煤矿应急管理信息化建设中的广泛应用,煤矿大量监测、控制及自动化等实时系统产生的流式数据会形成相当规模的数据集,对煤矿企业现有信息系统构架的海量数据存储及处理性能提出了更大的挑战。为了研究应对此挑战的海量数据存储技术,通过分析煤矿应急管理海量数据的来源及其特点,设计了云计算环境下基于NoSQL的煤矿应急管理海量数据存储方式,并对煤矿应急云平台进行了Hadoop基准测试,同时利用陕西黄陵矿业集团一号矿井某段周期内的瓦斯数据,对煤矿应急云平台和DBMS系统的处理性能进行对比。实验结果表明,基于Hadoop构建的煤矿应急云平台在海量数据存储与处理时均有良好的性能表现。     

基于云计算的数据存储技术研究

以云计算环境下大数据存储技术为研究对象,首先介绍了云计算环境下主要的两种典型的分布式存储系统,即Googk的GFS和Hadoop的HDFS;对其中的数据存储技术进行了专门分析,从可扩展性和延迟性（如何支持海量小文件的存储）、容错性（在数据丢失时进行数据恢复）和海量数据存储的实时性这3个方面对现有技术进行了评价.在此基础上,提出了分布式文件系统的系统架构.最后给出了研究展望.     

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.     

混合蛙跳算法在云计算资源调度的策略改进

混合蛙跳算法已在云计算资源调度有所运用。针对青蛙种群初始化随机性大、局部搜索盲目、容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合蛙跳算法在云计算资源调度的改进策略。该改进策略首先运用SY-MM算法和随机生成方式结合的方法对种群进行初始化,生成适应度较好且保持多样性的青蛙种群;然后对传统蛙跳算法局部搜索中步长公式进行改进,使得能够自适应的去更新步长,进而提升局部搜索能力。通过实验证明改进算法对于云计算中资源调度的时间和负载平衡方面有良好的优化性能。     

海量电子图书信息资源利用率均衡调度方法

为解决传统方法调度均衡性差,资源利用率低的弊端,提出一种新的海量电子图书信息资源利用率均衡调度方法。依据海量电子图书信息资源池中物理服务器的工作情况,对资源池运行工作进行判断,针对不饱和运行状态,通过分析资源利用率方差、资源利用率均衡度和整个资源利用率均衡度,建立均衡调度目标函数,采用蚁群算法对其进行求解决,获取最优调度策略。在资源池饱和的情况下,求出全部虚拟机资源的等待时间,选用等待时间最短的虚拟机执行当前海量电子图书网络用户请求资源。结果表明,所提方法调度结果和其他方法相比最均衡,只有少部分均衡性相对较差;对CPU和I/O资源利用率调度均衡性较好,对内存利用率调度均衡性相对较差,但和其他方法相比较好;对不同资源利用率均为95%～99%。可见所提方法对电子图书信息资源利用率调度均衡性好,有很高的竞争力和资源利用率。     

基于贝叶斯信任模型的资源调度策略

在科技迅速发展的今天,云平台正在迅速成为科学应用的重要平台.由于云平台下的节点资源数量非常多,显然他们有很多是不可靠的,这些节点会对EXE的执行和调度任务产生很大的影响.在本文中,受贝叶斯认知模型的启发和社会学的信任关系模型的引导,笔者首先提出了一种新的基于贝叶斯方法的认知信任模型,然后,将这种模型应用到资源调度系统中.理论分析和仿真实验证明,笔者提出的方法能有效的满足云计算对节点资源的信任要求,并且牺牲较少的时间成本,确保在一个相对安全的节点资源池中执行云计算任务.     

基于猫群优化算法的云计算虚拟机资源负载均衡调度

为了提高虚拟机资源调度的利用率, 实现虚拟机资源合理调度, 提出一种基于猫群优化算法的虚拟机资源调度优化方法. 首先根据虚拟机资源调度优化目标构建数学模型; 然后综合考虑最短时间与最优负载构建猫群优化算法的适应度函数, 并通过模拟猫的日常行为实现虚拟机资源调度最优方案的寻优; 最后在CloudSim平台上对该算法的有效性进行测试. 测试结果表明, 该算法能获得更优的虚拟机资源调度方案, 保证了虚拟机资源的负载均衡, 可以满足用户需求的偏好性.     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

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.     

云计算下的图书馆数字资源存储研究

针对图书馆数字资源存储现状及存在问题,提出图书馆引入云计算下的云存储的必要性。从分析图书馆现有数字资源类型:馆藏书目MARC资源、自建的数字资源、购买的数字资源的访问需要和存储需求的不同入手,建立云计算下的图书馆数字资源存储模型。探讨未来图书馆在应用云计算方面的一些利弊。     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷,综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标,提出一种多策略融合的粒子群优化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法,并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先,通过模拟退火算法动态更新惯性权重,平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,帮助粒子跳出局部极值。其次,引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略,在算法后期加快粒子收敛速度,提高结果精度。最后,采用双重变异限制策略,同时限制粒子速度和位置,避免粒子发生越界。与其他3种粒子群优化算法进行对比实验,在适应度平均值、最小值、标准差3个方面,MSPSO都有更好的表现。通过仿真,在求解不同任务量的云计算任务调度问题中,MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时,MSPSO总成本比其他算法分别降低了14.4%、15.3%、11.2%,适应度值分别降低了10.5%、10.6%、7.6%,...     

云计算资源分配策略研究

云计算是一种新型的计算模式,已经成为国际上的研究热点。在介绍云计算的相关概念基础上,综述了当前国内外关于云计算资源分配的研究现状,分析云计算资源分配所面临的关键问题,然后进一步指明云计算资源分配算法的研究方向。     

Gang调度在云计算任务迁移和饥饿处理中的性能和成本评估

基于亚马逊的弹性计算云(EC2)的架构,对云计算模型中群调度的应用进行研究.研究中整合了作业迁移和作业饥饿处理机制,并同时考虑其性能与成本.在任意时刻可用的虚拟机的数量处于动态变化中,其规模取决于正在被服务的作业的需求.通过仿真研究某些模型,以分析具有作业迁移和饥饿处理机制的群调度的性能与总体成本.结果充分显示该调度策略可被有效地部署在云端,云平台可用于高性能计算或高性能的企业应用中.     

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.     

基于动态规划的云计算任务调度研究

任务调度作为云计算中的核心问题,其目的是合理分配任务,实现最佳调度策略并且有效地完成任务.首先对当前云计算中任务调度算法进行分析并指出传统算法的不足与缺点,然后提出一种基于动态规划模型的任务调度算法,以任务运行时间最少为优化目标,把任务与数据集群中虚拟机匹配看成为多阶段决策的组合优化.最后在CloudSim进行仿真实验,结果表明,所提算法在满足多用户需求下与max-min和min-min算法相比,在一定数量规模下,任务完成时间减少而资源负载相对均衡.     

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.     

云计算在手机短信分类中的应用研究

云计算技术的应用领域之一就是信息安全,采用kNN分类算法,在基于云计算的环境下,采用HBase数据存储方式存储比对库短信、待测短信和短信特征集,使用MapReduce技术解决短信预处理和分类阶段的各项任务.在有5台PC机的计算机集群环境下,采用改进的k条短信选取规则和分类计算规则下,使得单位时间内分类短信的数量比提高到4,短信识别率最高达到93.5%.