【摘 要】
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云计算是按需服务的新业务模型,可以轻松快速地访问云中的所有类型的资源。在云计算中,如何来进行有效的任务调度被视为资源调度问题中的关键。考虑将用户提交的任务正确分配到云计算数据中心的问题,不仅与用户体验和服务质量有关,而且还与每一个不同云计算企业所提供的计算集群与硬件配置有关。目前,蚁群优化(ACO)基于信息素挥发机制的优势,在实际环境下的资源调度算法中具有广泛的应用。但是,ACO由于正反馈的作用,
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云计算是按需服务的新业务模型,可以轻松快速地访问云中的所有类型的资源。在云计算中,如何来进行有效的任务调度被视为资源调度问题中的关键。考虑将用户提交的任务正确分配到云计算数据中心的问题,不仅与用户体验和服务质量有关,而且还与每一个不同云计算企业所提供的计算集群与硬件配置有关。目前,蚁群优化(ACO)基于信息素挥发机制的优势,在实际环境下的资源调度算法中具有广泛的应用。但是,ACO由于正反馈的作用,蚂蚁的搜索过程比较容易集中在易发现局部最优解的路径上,不可能进一步探索问题的解决方案空间。本文针对研究了云计算服务的两个优化目标:最优跨度、负载均衡对调度问题进行研究,主要研究如下:(1)研究了现有的资源调度算法的改进方向和思路。针对云环境下的资源调度模型中数据量巨大的特点,采用资源本地化优先的基于演化博弈的资源调度策略进行研究。本文采用演化博弈(EGT,Evolutionary Game Theory)的方法对蚁群算法的参数及奖励系数的更新机制进行优化,使其可以运用到资源调度问题中去。将基于演化博弈论的蚁群算法(Evolutionary Game Theory-Ant Colony Optimization,EGT-ACO)的参数优化方法用于资源调度,改善了任务的资源局部性,减少了作业调度过程中数据块传输造成的资源损失。这样在资源调度中,对每个用户都更为公平。(2)针对EGT-ACO算法在实际任务调度环境下没有关注服务节点的实时性能的问题,引入了奖励系数的概念来调整资源调度模型中由于虚拟机处理能力、带宽等性能因素而带来的影响。研究了奖励系数的概念建模,提出按三种不同策略更新奖励系数的方法,最后采用三种策略作为种群进行演化博弈模型的运算。采用基于混合策略博弈的蚁群算法(Mixed-ACO)进行资源调度模拟,经过仿真,实验结果表明Mixed-ACO方法可以提高任务与虚拟机的匹配度。最后,采用以演化博弈方法优化的ACO算法为基础的调度模型可以大幅减少任务在等待和被处理状态的用时。且这种效果在任务数量增加时更加明显。与此同时,在调度过程中,任务也可以被更为公平的分配给虚拟机。
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