BPSO在云计算资源调度中的运用
基于BPSO-IRS算法的智能值守机器人资源调度方法研究
基于BPSO-IRS算法的智能值守机器人资源调度方法研究
江成;陈佳骏;张彦欢;韩云岩;王宝
【期刊名称】《机电工程技术》
【年(卷),期】2024(53)3
【摘要】针对电网区域内多配电站的巡检,单一值守机器人无法满足区域协调能力且会造成众多资源的浪费,云机器人可以实现资源共享提升巡检效率,以优化系统负
载均衡、各类资源利用率均衡和系统能耗为目标,提出了云架构的资源调度系统。
搭建资源调度数学模型,结合物理机的几种重要参数建立面向不同目标的数学模型。
创建两种不同类型的RVM服务虚拟机:初始放置与增量放置。
在云端初始创建服
务虚拟机时产生的资源分配问题,可以借鉴PSO算法采用BPSO算法进行放置;在
工作环境中对于虚拟机数量不足需要增加虚拟机个数时的分配问题,采用IRS算法
进行分配。
最后利用设计仿真实验,对比OpenStack原生的LFF调度算法,对BPSO-IRS算法优越性进行验证。
【总页数】5页(P176-180)
【作者】江成;陈佳骏;张彦欢;韩云岩;王宝
【作者单位】国网上海市电力公司奉贤供电公司;北京瑞盈智拓科技发展有限公司;
上海交通大学机械与动力工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.基于混合群智能优化算法的私有云资源调度方法
2.基于智能水滴算法的卫星信道资源调度研究
3.基于VNS智能算法的多搬运机器人任务调度方法研究
4.基于人工智能机器人技术的升压站无人值守巡检系统研究与应用
5.基于文本智能解析变换器的值守机器人控制方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种云计算资源的多目标优化的调度方法
一种云计算资源的多目标优化的调度方法徐忠胜;沈苏彬【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(34)13【摘要】云计算通过虚拟化技术将基础设施硬件资源虚拟化，以动态可缩放的方式提供给用户。
云计算基础设施规模不断增加导致资源调度系统负载不均衡，从而造成资源浪费等问题。
提出多目标优化资源调度策略和相应的算法，试图同时满足多个资源调度优化目标，如减少资源浪费，降低服务等级约定（ SLA ）违背率、保持系统负载均衡等。
通过仿真实验，验证了多目标优化资源调度的策略能够在多个相互冲突的目标之间实现最优权衡。
%Cloud computing infrastructure virtualizes hardware resource by virtualization technology , and provides it to users in scalable way. The increasing size of cloud computing infrastructure results in the waste of resources because of system load imbalance and other issues. This paper proposes a multi-objective optimization of resource scheduling policies and a related algorithm that can simultaneously achieve multiple objectives, such as reducing the waste of resources, reducing the service level agreement (SLA) and keep the system load balance. Simulation results show that the multi-objective optimization of resource scheduling method can achieve the optimal trade-offs among multiple conflicting goals.【总页数】4页(P17-20)【作者】徐忠胜;沈苏彬【作者单位】南京邮电大学计算机学院，江苏南京 210003;南京邮电大学计算机学院，江苏南京 210003【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.移动云计算环境下任务调度的多目标优化方法 [J], 胡海洋;刘润华;胡华2.一种面向SLA的云计算环境下虚拟资源调度方法 [J], 叶世阳;张文博;钟华3.一种面向分布式机器学习的云计算资源调度方法 [J], 刘永波; 李亚琼; 周博; 李守超; 宋云奎4.云计算资源多目标优化调度方法在移动端子系统中的应用 [J], 孟令玺; 刘英伟; 孟令威5.一种基于改进蚁群算法的多目标优化云计算任务调度策略 [J], 葛君伟;郭强;方义秋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MPSO算法的云计算资源调度策略
式（） １ 、式（） ２包含：１ 子对 先前速度 的继承 ，属于 “ （粒 ） 继 承 ” 部分 ；（ 粒 子 对本 身 的考 虑 ，属于 “ ２ ） 认知 ” 部分 ； （）“ ３ 社会”部分 ，粒子 间的信息共享与相互合作 。
４ 基于 ＭＰ Ｏ算法 的云计算资源调度策略 Ｓ
Ｐ Ｏ算法优点很多 ，但是 由于 算法 随机性很大 ，仍有很 Ｓ 多不完善的地 方。本文主要从动态多群体协作和变异粒子逆
２ 云计算技术
云计算作为一种新兴 的并行 计算技术 ，是分布式处理、 并行处理、 网格计算 的发展和延伸 ，是这 些计 算机科 学概念 的商业实现 Ｊ ，适合 当今 巨型信 息化处理需求 。云计算提供 了更可靠 、更 安全 的存储 和计算数据能力、简化计算交付、
降低成本 、具有更高 的扩展性 和灵活性。云计算采 用计时付
ｍｕａｉｎｐ ｒ ｃｅ ｏｔｅ Ｐ ｒ ｃｅＳ ｒ Ｏｐｉ ｚ ｔ ｎＰ Ｏ）ａ ｏ ｉ ｍ． ｘｅ ｄｎ ｅｃｏ ｄｃ ｍｐ ｔ ｇ ｅ ｌｔｒ ｏ ｄ ｉ ｐａｆ ｒ ｔ ｓ ｔｅ ｔ ｏ ａｔ ｌｓ ａ ｔ ｌ ｗａｍ ｔ ｔ ｉ ｔｈ ｉ ｍｉａ ｏ （ Ｓ ｌ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ Ｂｙｅ ｔ ｉｇｔ ｌ ｕ ｏ ｕ ｎ ｍｕａｏ ｕ Ｓｍ ｌｔ ｍ ｔ ｔ ｎ ｈ ｉ Ｃｌ ｏ ｏｅ ｈ
经 过先前的大量研究实验 ，专家建议 采用从 ０ ． ９线性递减
到０ ． ４的策 略，如下 ：
ｔ
＝
ｄ ｌ（ ｌ ｔ ＋ＣＦ×（ ｇ 一． ） ＋Ｃｒ Ｐｄ一玉 ） ２ ｌ ｄ ２ ｐｔ ｄ
（） １
（） ２
＝
ｔ＋
其中 ，１ ≤ｄ≤Ｄ ，１ ≤Ｍ ，Ｄ是搜索 空间的维数 ， 肘 是 ≤ｉ
求解云计算任务调度的粒子群优化算法研究
求解云计算任务调度的粒子群优化算法研究云计算是一种新兴的计算技术，它将计算任务分配到云服务器上，从而提供充足的资源和更强大的性能。
但是，由于计算任务的复杂性和数量的增加，对于任务调度的要求也日益提高。
粒子群优化算法（PSO）在空间搜索中具有良好的性能，可以有效地帮助我们优化计算任务调度问题，而这正是本文要研究的课题。
本文将通过深入研究粒子群优化算法，探讨如何将粒子群优化算法用于云计算任务调度。
一、粒子群优化算法介绍粒子群优化算法（PSO）是一种基于智能体的优化算法，用于在各种实际应用中优化给定的目标函数。
它是一种群体智能的算法，模拟大量的粒子、昆虫或鸟类飞行的运动行为以找到最优解。
该算法是由James Kennedy和Russell最先提出的，并被许多人用于求解大规模优化问题，其中包括复杂学习、决策、控制、预测和计算任务。
PSO算法的基本概念是模拟群体智能和规则，通过粒子（体系结构）的迭代搜索来解决优化问题，使粒子从一组初始位置中以最小的空间进行优化搜索。
算法的基本思想是：每个粒子都有自己的速度和位置，它们的运动由当前位置和新位置的最优值决定，两者之间的速度差称为参数，用于控制粒子的运动。
当每个粒子搜索到更佳的位置时，它会更新自己的位置，而其他粒子将根据该位置更新自己的位置，直到所有粒子都能够达到全局最优解为止。
二、粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用在云计算任务调度中，PSO算法可以作为一个强大的工具来优化任务调度问题，以提高任务调度的效率和准确性。
当云环境中的任务变得复杂时，PSO算法可以帮助我们解决众多调度任务所面临的挑战。
首先，PSO算法可以帮助解决任务调度的细节问题，以有效地确定调度的结果。
它可以从许多不同的策略中构建一个最佳调度方案，从而消除权衡最优策略所存在的风险。
此外，由于PSO算法是基于吸引力和排斥力的规则，所以它可以更容易地运行任务，并在有限的时间内完成任务调度。
另外，PSO算法还可以提高云计算任务调度的灵活性，这是任务调度的一个重要方面。
自适应CPSO算法在云计算任务调度中的应用
计 算 机 技 术 与 发 展
ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｖｏｌ＿２６ Ｎｏ．８ Ａｕｇ． ２０１６
自适应 ＣＰＳＯ 算 法在 云计 算 任 务 调 度 中 的应 用
张 晓 丽
（西安航 空学院 计算机学院，陕西 西安 ７１００７７）
ＺＨ ＡＮ Ｇ Ｘ ｉａｏ－ｌｉ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，Ｘｉ’ａｎ Ａｅｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｌｌ ７１００７７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔａｓｋｓ ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ ｉｓ ａｌｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｉｓｓｕｅ ｔｏ ｂｅ ｒｅｓｏｌｖｅｄ ｉｎ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｅ ｄｅｆｅｃｔｓ ｏｆ ｔｒａｄｉｔｉｏｎ· ａｌ ＰＳＯ ｅａ ｓ ｙ ｔｏ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍｕｍ ，ｉｎ ｖｉｅｗ ｏｆ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ ｍｏｄｅｌ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｔｈｅ ｃｈａｏｓ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｓｅａｒｃｈ ｔｅｃｈ— ｎｉｑｕｅ ｉｓ ａｐｐｌｉｅ ｄ ｔｏ ｔ ｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄ ａｌｌ ａｄａｐｔｉｖｅ ｃｈａｏｔｉｃ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ｔａｓｋ ｓｃｈｅｄ ｕｌｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｔｅｎｔ ｍａｐｐｉｎｇ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅ ｄ ．Ｉｔ ｃｏｍｂｉｎｅｓ ｔｈｅ ｆａｓｔ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ ＰＳＯ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｒｇｏｄｉｃ ｐｒｏ ｐｅｒｔｙ ｏｆ ｃｈａｏｔｉｃ ｍｏｔｉｏｎ，ｗｉｔｈ ｃｈａｏｔｉｃ ａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ ｗａｙ
虚拟化技术在云计算平台中的资源动态调度
虚拟化技术在云计算平台中的资源动态调度云计算是一种基于互联网的计算模式，它通过将大量的计算任务分配给一组远程的服务器来提供计算能力和存储服务。
虚拟化技术在云计算平台中扮演着重要的角色，通过将物理资源虚拟化，实现资源的动态调度，从而提高云计算平台的资源利用率和性能。
虚拟化技术是将计算机资源如CPU、内存、存储等进行抽象和隔离，使得多个虚拟机可以在同一台物理服务器上运行，而互相之间相互隔离。
虚拟化技术在云计算平台中的资源动态调度是指通过监控和分析资源的使用情况，根据实际需求对虚拟机和物理服务器的分配进行动态调整，以提高资源的利用率和整体性能。
虚拟化技术在云计算平台中的资源动态调度主要有以下几个方面的应用：1. 虚拟机迁移：虚拟机迁移是将一个正在运行的虚拟机从一台物理服务器迁移到另一台物理服务器的过程。
通过虚拟机迁移，可以实现资源的动态调度和负载均衡。
当一个物理服务器的资源利用率过高或者出现故障时，可以将该物理服务器上的虚拟机迁移到其他资源充足的物理服务器上，从而提高资源的利用率和整体性能。
2. 虚拟机调度：虚拟机调度是指将虚拟机分配到合适的物理服务器上，以达到资源的均衡和优化。
根据虚拟机的资源需求和物理服务器的资源供给，云计算平台可以通过虚拟化技术将虚拟机动态地调度到适合的物理服务器上，以提高资源的利用率和整体性能。
3. 资源管理：虚拟化技术可以帮助云计算平台实现对资源的精细管理。
通过监控和分析虚拟机和物理服务器的资源使用情况，可以实时地对资源进行调度和管理。
根据实际需求，可以对虚拟机的资源配额进行动态调整，从而满足不同用户和应用的需求，提高资源的利用率和开销。
4. 弹性伸缩：虚拟化技术还可以实现云计算平台的弹性伸缩。
当云计算平台的资源需求发生变化时，通过虚拟化技术可以实时地调整虚拟机和物理服务器的分配，以适应不同的负载情况。
当负载较高时，可以动态地增加虚拟机和物理服务器的数量，以提高系统的可用性和性能；当负载较低时，可以动态地减少虚拟机和物理服务器的数量，以降低成本和能耗。
云计算环境中的资源调度与性能优化技巧(八)
云计算环境中的资源调度与性能优化技巧云计算技术的快速发展使得资源调度和性能优化成为了云平台管理中的关键问题。
在这个数字化时代，越来越多的应用和服务都依赖于云端计算。
因此，如何合理分配和利用云计算环境中的资源，以提高性能和效率，成为了云平台管理者亟待解决的难题。
本文将探讨在云计算环境中的资源调度和性能优化方面的一些关键技巧。
第一，弹性资源调度云计算提供了弹性资源调度的能力，即根据实际需求进行资源的自动分配和释放。
这样一来，用户可以根据自身的需求灵活地调整所需要的资源。
例如，在繁忙的销售季节，电商企业可能需要更多的服务器资源来应对用户的访问量激增，而在闲时则可以释放多余的资源，以节省成本。
弹性资源调度的关键在于有效地监控和预测用户的需求，并采取相应的措施来满足这些需求。
第二，虚拟化技术虚拟化是云计算环境中资源调度和性能优化的重要工具。
通过将物理资源转换为虚拟资源，可以更好地管理和分配这些资源。
虚拟化使得多个虚拟机可以运行在一台物理服务器上，提高了资源利用率。
同时，虚拟化还可以根据虚拟机的负载情况进行资源重新分配，以提高性能和响应速度。
第三，负载均衡在云计算环境中，负载均衡是一项重要的技术，通过将负载均匀分配到多个服务器上，以提高系统的性能和可靠性。
负载均衡可以根据服务器的负载情况来进行资源调度，将负载引导到相对空闲的服务器上。
这样一来，可以避免某一台服务器过载而导致系统崩溃的风险，提高系统的可用性和稳定性。
第四，缓存优化在大规模的分布式云计算环境中，I/O操作是一个性能瓶颈。
为了减少I/O操作对系统性能的影响，可以通过缓存优化来提高系统的响应速度。
将热门数据缓存到高速缓存中，可以减少磁盘读写操作，从而提高系统的性能。
此外，通过合理设置缓存大小和缓存策略，可以避免缓存资源的浪费和冲突，提高资源利用率。
第五，动态资源分配动态资源分配是在运行时根据实际需求进行资源调整的一种技术。
通过监控系统的负载情况和相关性能指标，可以实时地调整资源的分配。
云计算中的资源利用率优化方法(十)
云计算中的资源利用率优化方法随着互联网的快速发展，云计算作为一种新兴的计算模式，已经逐渐成为了企业和个人用户的主要选择。
云计算的核心理念是资源共享和高效利用，因此资源利用率的优化就成为了云计算领域的一个重要课题。
本文将从不同角度来探讨云计算中资源利用率的优化方法。
一、硬件资源利用率优化在云计算环境中，硬件资源的利用率直接影响着整个系统的性能和稳定性。
为了提高硬件资源的利用率，可以采取以下几种方法：1. 虚拟化技术：通过虚拟化技术可以将一台物理服务器虚拟成多个虚拟服务器，从而提高硬件资源的利用率。
虚拟化技术可以有效地将资源进行抽象和隔离，确保不同的应用程序不会相互干扰，提高硬件资源的利用率。
2. 负载均衡：在云计算环境中，负载均衡是一种重要的技术手段，可以将请求均匀地分配到不同的服务器上，从而提高硬件资源的利用率。
通过负载均衡可以避免某些服务器过载而导致资源浪费的情况。
3. 弹性伸缩：在云计算环境中，弹性伸缩是一种重要的资源管理技术，可以根据实际的负载情况自动地增加或减少硬件资源，从而提高资源的利用率。
通过弹性伸缩可以实现资源的动态分配，确保系统在高负载时能够正常运行，在低负载时又不会浪费资源。
二、软件资源利用率优化除了硬件资源，软件资源的利用率也是云计算中需要优化的关键点。
针对软件资源的利用率优化，可以采取以下几种方法：1. 资源管理：在云计算环境中，资源管理是一项重要的工作，可以通过对资源的分配和调度来提高软件资源的利用率。
合理地管理资源的分配和调度，可以确保系统能够充分利用软件资源，提高整个系统的性能。
2. 虚拟化容器：虚拟化容器是一种比虚拟机更轻量级的虚拟化技术，可以帮助提高软件资源的利用率。
通过虚拟化容器可以将应用程序和其依赖的软件环境打包成一个容器，从而提高软件资源的利用率。
3. 自动化部署：在云计算环境中，通过自动化部署可以实现软件资源的快速分配和调度，从而提高资源的利用率。
自动化部署可以大大减少人工干预，提高系统的效率和稳定性。
云计算中虚拟机资源调度多目标优化
云计算中虚拟机资源调度多目标优化
许波;赵超;祝衍军;彭志平
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2014(26)3
【摘要】针对云计算中虚拟机资源调度问题,为有效地调度与管理虚拟机资源并在资源利用率、成本开销、时间约束等方面达到一个良好的平衡,提出虚拟机资源调度多目标综合评价模型,并将典型的多目标优化算法应用到该问题,将虚拟机资源调度和任务分配合并为一个过程,降低问题的复杂性。
仿真对比实验结果表明,方法可以迅速地得到高质量和富有启发性的一群优化结果,并且一次求解可以给出多个候选解,同时还能够兼顾资源调度中用户需求的偏好性,具有较好的实用性和扩展性。
【总页数】5页(P592-595)
【作者】许波;赵超;祝衍军;彭志平
【作者单位】广东石油化工学院计算机科学与技术系;广东高校石油化工故障诊断与信息化控制工程技术开发中心;河南牧业经济学院计算机应用系;东莞职业技术学院计算机工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化
2.云计算中虚拟机放置多目标优化
3.云计算中基于多目标优化的虚拟机整合算法
4.云计算中虚拟机放置多目标优化
5.基于云计算中心的虚拟机数据资源调度优化技术研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
云计算的资源调度算法
云计算的资源调度算法云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将大量的计算任务和数据存储分配到多台计算机上执行，实现高效的资源利用与共享。
在云计算环境下，如何合理地调度资源并提高系统性能是一个重要的问题。
本文将介绍几种常见的云计算资源调度算法。
一、先进先出（First Come First Serve, FCFS）先进先出是一种简单直观的资源调度算法，即按照任务到达的先后顺序进行调度。
这种算法适用于任务之间没有优先级差别的情况下，但在实际应用中，由于任务的复杂性和计算资源的异构性，FCFS算法往往无法充分利用资源，存在一定的局限性。
二、最短作业优先（Shortest Job First, SJF）最短作业优先算法是根据任务的执行时间来进行资源调度的。
它假设任务的执行时间是已知的，并选择执行时间最短的任务先执行。
这种算法可以减少任务的平均等待时间，提高系统的响应速度。
然而，在实际应用中，获取准确的任务执行时间是非常困难的，因此最短作业优先算法难以实施。
三、循环调度（Round Robin, RR）循环调度算法是一种时间片轮转的调度方法。
每个任务被分配固定的时间片，当时间片用完后，任务被暂停，然后下一个任务继续执行。
这种算法可以保证每个任务都能得到执行，但对于执行时间较长的任务会产生较大的等待时间，导致系统的响应性能下降。
四、最小权重优先（Minimum Weighted Completion Time, MWCT）最小权重优先算法是一种综合考虑任务优先级和执行时间的资源调度算法。
每个任务都有相应的权重值，任务的执行根据权重值的大小来进行排序。
该算法能够灵活地考虑任务的优先级和执行时间，从而提高系统的响应速度和资源利用率。
五、基于遗传算法的资源调度遗传算法是一种模拟自然界遗传机制的优化算法，可以用于资源调度问题的求解。
该算法利用种群的进化和优胜劣汰的策略，通过选择、交叉和变异等操作，不断进化得到最优解。