基于SOM和PSO的云计算异构资源聚类MPI并行算法

针对云计算环境下大量用户请求同时到来造成的短暂峰值,使得用户的QOS服务需求不能得到有效保证,设计了一种基于MPI并行计算模型和SOM的异构资源聚类方法;首先,设计了一种改进的MPI的树状层次结构模型,然后,定义了基于SOM自组织映射的资源聚类算法,为了提高资源聚类精度,将PSO算法用于SOM的参数优化中,使得SOM在初始时刻就具有一个较好的连接结构；最后,为了充分满足用户请求的QOS需求,将MPI树状层次结构与基于PSO的SOM资源聚类算法相结合,并提出了具体的基于MPI的SOM资源聚类算法;为了验证文中方法,在Matlab仿真环境中进行测试,实验结果表明文中方法聚类精度为100%,且与其它方法比较,具有较高的聚类精度和较少的执行时间,是一种云计算环境下的可行资源聚类方法。

MPI Parallel Algorithm for Heterogeneous Resource Scheduling Based on SOM and Particle Swarm Optimization