基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略

针对云计算环境下资源调度模型未充分考虑资源评价的问题,为更好适应不同节点计算性能和大规模数据环境的处理需求,提出了一种基于多维评价模型的虚拟机资源调度策略。首先,在云计算环境下建立包括网络性能在内的多维资源评价模型,在此基础上提出一种改进的蚁群优化算法实现资源调度策略;然后在云计算仿真平台CloudSim上进行实现。实验结果表明,该算法可以更好适应不同网络性能的计算环境,显著提高了资源调度的性能,同时降低了虚拟机负载均衡离差,满足了云计算环境下的虚拟机资源负载均衡需求。     

云计算环境下资源调度系统设计与实现

在云计算环境下,对开放的网络大数据库信息系统中的数据进行优化调度,提高数据资源的利用效率和配置优化能力。传统的资源调度算法采用资源信息的自相关匹配方法进行资源调度,当数据传输信道中的干扰较大及资源信息流的先验数据缺乏时,资源调度的均衡性不好,准确配准度不高。提出一种基于云计算资源负载均衡控制和信道自适应均衡的资源调度算法,并进行调度系统的软件开发和设计。首先构建了云计算环境下开放网络大数据库信息资源流的时间序列分析模型,采用自适应级联滤波算法对拟合的资源信息流进行滤波降噪预处理,提取滤波输出的资源信息流的关联维特征,通过资源负载均衡控制和信道自适应均衡算法实现资源调度改进。仿真结果表明,采用资源调度算法进行资源调度系统的软件设计,提高了资源调度的信息配准能力和抗干扰能力,计算开销较小,技术指标具有优越性。     

基于DAG任务依赖和Q-Learning蚁群算法的在线网格集群资源调度

网格集群资源调度是一个NP难题,而现有的调度方法通常具有任务调度效率低和负载不均衡的问题,由此设计了一种基于Q-Learning算法和蚁群算法融合的协同依赖型任务调度方法。首先对基于DAG的网格集群协同调度数学模型进行了定义,然后,采用改进的一步TD算法即Q-Learning算法实现集群资源的初始分配,从而得到最优调度方案以及对应的Q值,在此基础上提出一种改进的蚁群算法实现网格集群资源到任务分配的进一步优化,将Q-Learning算法得到的分配方案的Q值用于初始化蚁群路径中的信息素,以避免蚁群的盲目搜索,同时将Q值引入路径概率函数中使得蚂蚁具有启发式的搜索能力,从而获得协同依赖多任务集群调度的最终方案。在Gridsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现网格集群调度,且较其它方法具有任务调度效率高、CPU利用率高和负载均衡的优点,具有较大的优越性。     

基于强化蚁群算法的任务DAG在线网格集群资源调度

网格集群资源调度是一个NP难题,而现有的调度方法通常具有任务调度效率低和负载不均衡的问题,由此设计了一种基于强化学习算法和蚁群算法融合的协同依赖型任务调度方法;首先对基于DAG的网格集群协同调度数学模型进行了定义,然后,采用改进的一步TD算法即Q-Learning算法实现集群资源的初始分配,从而得到最优调度方案以及对应的Q值,在此基础上提出一种改进的蚁群算法实现网格集群资源到任务分配的进一步优化,将Q-Learning算法得到的分配方案的Q值用于初始化蚁群路径中的信息素,以避免蚁群的盲目搜索,同时将Q值引入路径概率函数中使得蚂蚁具有启发式的搜索能力,从而获得协同依赖多任务集群调度的最终方案;在Gridsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现网格集群调度,且较其它方法具有任务调度效率高、CPU利用率高和负载均衡的优点,具有较大的优越性。     

基于遗传算法的云计算资源调度策略研究

对云计算环境中的资源调度问题进行了研究,鉴于当前云计算环境中资源利用率不高,节点负载不均衡的问题,提出了一种新的基于遗传算法的关于虚拟机负载均衡的调度策略。根据历史数据和系统的当前状态以及通过遗传算法,该策略能够达到最佳负载均衡和减少或避免动态迁移,同时还引入了平均负载来衡量该算法的全局负载均衡效果。最后通过在CloudSim平台进行仿真实验,结果表明,该策略具有相当好的全局收敛性和效率,当系统虚拟机被调度之后,算法在很大程度上能够解决负载不均衡和高迁移成本问题,并且极大地提高了资源利用率。     

云环境下基于节能和负载均衡的混沌粒子群资源优化调度

针对传统云计算资源调度方法仅关注任务的最大完成时间,没有考虑到节能和资源负载均衡的问题,提出了一种基于混沌粒子群算法实现云资源优化调度的方法;首先,定义了以节能和负载均衡为目标的多目标数学模型,然后设计了一组靠近最优Pareto 前沿的解作为初始种群,采用改进的粒子群算法来搜索最优调度方案,当最优解连续两代未发生变化时,通过混沌遍历法对粒子进行局部寻优,以加快获取全局最优解;在CloudSim仿真环境下结合Matlab工具进行实验,结果表明:文中方法负载均衡离差平均值为0.156,且较其它方法,具有较好的负载均衡能力和较低的能耗,具有很强的可行性。     

基于Q学习和双向ACO算法的云计算任务资源分配模型设计

云计算异构环境中由于计算和存储资源物理分布的不一致性,往往容易导致在应用传统的调度算法进行任务资源分配时存在调度效率低和负载不均衡的问题,为此,设计了一种基于Q学习和双向ACO算法的云计算任务资源分配模型;首先,引入了基于主从结构的调度模型,并综合考虑任务计算完成时间、网络带宽和延迟等因素设计了资源分配目标函数,然后,设计了基于Q学习的云计算资源初始分配方法,将其获得的最优策略对应的Q值初始化网络中节点的Q值,最后,设计一种结合前向蚂蚁和后向蚂蚁的双向ACO算法实现任务资源的最终分配,并对算法进行了定义和描述;在CloudSim环境下进行仿真实验,结果证明文中方法能有效实现云计算异构环境下的任务资源分配,且与其它方法相比,负载均衡离差值平均约为0.071 5,是一种适用于云计算异构环境的有效资源分配方法。      

基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法的云计算任务调度

针对现有的云计算任务调度算法具有的任务调度时间长和系统负载不均衡的缺点,提出了一种基于依赖型任务和Sarsa(λ)算法结合的依赖型任务调度方法;首先对调度目标模型进行了定义,以最小化调度策略的最晚完成时间作为调度目标,然后将任务调度模型建模为马尔科夫决策过程MDP,在此基础上,基于MDP采用Sarsa算法实现对状态动作值的更新,为了加快算法的收敛速度,在状态动作值更新的过程中加入资格迹,给出了资格迹的更新方式;最后,定义了基于依赖型任务DAG图和Sarsa(λ)的云计算任务调度算法;在Cloudsim环境下进行仿真试验,结果表明文中方法能有效地实现依赖型任务调度,且较其它方法相比,具有任务调度时间短和负载均衡的优点,是一种适合云计算环境的可行任务调度方法。     

基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法研究

为了缩短云计算执行时间,改善云计算性能,在一定程度上加强云计算资源节点完成任务成功率,需要对云计算资源进行调度。当前的云计算资源调度算法在进行调度时,通过选择合适的调度参数并利用CloudSim仿真工具,完成对云计算资源的调度。该算法在运行时有效地进行平衡负载,导致云计算资源调度的均衡性能较差,存在云计算资源调度结果误差大的问题。为此,提出一种基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法。该算法首先利用自适应级联滤波算法对云计算资源数据流进行滤波降噪,然后以降噪结果为基础,采用本体论对云计算资源进行预处理操作,最后通过人工蜂群算法完成对云计算资源的调度。实验结果证明,所提算法可以良好地应用于云计算资源调度中,有效提高了云计算资源利用率,具有实用性以及可实践性,为该领域的后续研究发展提供了可靠支撑。     

基于GM(1,1)预测和虚拟机迁移的云计算负载均衡策略设计

针对云计算中心虚拟机集群负载的不均衡问题,设计了一种基于GM(1,1)预测和虚拟机迁移的负载均衡策略;首先,描述了云计算中心的负载均衡原理,介绍了经典ELB算法并总结了其缺点,然后,设计了基于GM(1,1)的虚拟机负载预测算法,能根据虚拟机的历史负载信息来预测下一时刻的负载信息,能有效克服ELB算法中仅依赖当前时刻负载而进行虚拟机的删除和增加,同时通过设定不同的阈值来实现虚拟机的增加、删除和迁移,最后,定义了基于预测机制和虚拟机迁移的负载均衡算法,能在创建虚拟机时根据用户的请求定制AMIs模板,从而提交用户请求的响应速度;在CloudSim环境下进行实验,实验结果表明文中方法能有效地实现云计算中心虚拟机集群的负载均衡,与其它方法相比,具有负载均衡高和负载均衡效率高的优点,是一种有效的云计算环境的负载均衡策略。