云環(huán)境下基于改進蟻群算法的資源調(diào)度策略.pdf

1、云計算是繼網(wǎng)格計算之后的一種新興計算模式,它結(jié)合現(xiàn)階段成熟的虛擬化技術(shù),將網(wǎng)絡(luò)中的各種資源虛擬成一個巨大的虛擬資源池,通過組織虛擬資源來執(zhí)行不同用戶的不同任務(wù)。因此,合理的資源調(diào)度策略將對整個云平臺的性能產(chǎn)生重要的影響。
　　本文研究了許多云環(huán)境下常用的資源調(diào)度算法,發(fā)現(xiàn)蟻群算法具有分布式、異構(gòu)式,且對初始條件要求不高的特點,這使得它非常適合于云計算環(huán)境下的資源調(diào)度。然而,標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法也有不足之處,如果將其應(yīng)用到實際的云計算平臺中

2、,必須對它進行改進。針對標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的資源調(diào)度過程中,總伴隨著資源節(jié)點負載不均衡以及資源利用率不高的問題,本文創(chuàng)新性地設(shè)計了劣化因子的預(yù)處理機制,并提出了一種基于改進蟻群算法的資源調(diào)度策略。
　　本文設(shè)計了一種動態(tài)的、折中的方法來求解劣化因子的取值范圍,主要考慮到兩方面:第一,云環(huán)境下的資源調(diào)度具有動態(tài)性的特點,即隨時會有新的節(jié)點加入云中,也有某些節(jié)點由于某些原因選擇退出;第二,劣化因子的值不能夠太大,也不能太小。所謂動態(tài),就是針

3、對不同的調(diào)度場景動態(tài)地選取劣化因子的取值范圍;所謂折中,就是首先設(shè)置中間值0.5,然后在0.5附近交替地設(shè)置較大值和較小值,以求得劣化因子的取值范圍。
　　本文借助 VC++6.0平臺進行仿真實驗,并利用 MATLAB對仿真數(shù)據(jù)進行分析。仿真實驗分成兩個步驟:第一步是劣化因子的仿真;第二步是改進算法與標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法的仿真實驗。實驗結(jié)果表明,在劣化因子的取值范圍內(nèi),基于改進蟻群算法的資源調(diào)度策略具有更好的負載均衡度以及更好的資源利用率