云计算中基于虚拟化的资源调度算法研究
云计算环境下的网络资源管理与调度策略优化
云计算环境下的网络资源管理与调度策略优化随着云计算技术的发展，越来越多的企业开始将其业务迁移到云上，以提高效率和灵活性。
然而，随着用户数量和业务规模的增长，如何有效管理和调度云计算环境中的网络资源成为了一个重要的挑战。
本文将探讨云计算环境下的网络资源管理与调度策略优化的相关问题。
一、云计算环境下的网络资源管理在云计算环境下，网络资源管理是指对云计算平台中的网络设备、带宽和流量进行有效的分配和管理，以满足用户的需求，并提供高性能和稳定的网络服务。
1. 网络资源的分配在云计算环境中，网络资源的分配需要考虑多个因素，包括用户需求、网络拓扑结构和带宽限制等。
一种常见的网络资源分配策略是基于虚拟化技术，通过将物理网络资源划分为多个虚拟网络，为不同的用户或应用程序分配独立的网络资源。
2. 网络拓扑优化在云计算环境中，网络拓扑的设计对于提高网络性能至关重要。
通过高效的网络拓扑规划，可以减少网络延迟、提高数据传输速度，并增加网络的可靠性。
常见的网络拓扑优化方法包括负载均衡和链路优化等。
3. 带宽管理在云计算环境中，带宽管理是保证网络性能的关键。
通过对网络流量进行动态调整和优化，可以提高带宽利用率，并避免网络拥塞。
常见的带宽管理策略包括流量控制、流量调度和带宽分配等。
二、调度策略优化在云计算环境下，网络资源调度策略的优化可以进一步提高网络性能和用户满意度。
1. 负载均衡调度负载均衡调度是一种常见的网络资源调度策略，通过将用户请求均匀地分布到多个服务器上，以实现资源的合理利用和负载均衡。
常见的负载均衡调度算法包括轮询调度、最小连接数调度和最短响应时间调度等。
2. 资源调度优化在云计算环境中，资源调度的优化可以帮助提高资源利用率和任务完成时间。
通过合理的资源分配和任务调度策略，可以最大限度地减少资源浪费并提高任务执行效率。
常见的资源调度优化算法包括最小剩余时间优先调度和动态权重调度等。
3. 故障容忍调度在云计算环境下，故障容忍调度是为了保证系统的可靠性和稳定性。
虚拟资源分配算法
虚拟资源分配算法
虚拟资源分配算法是指在虚拟化环境中，将物理资源（如CPU、内存、存储等）分配给虚拟机或虚拟容器的算法。
常见的虚拟资源分配算法有以下几种：1. 静态分配算法：根据虚拟机或虚拟容器的需求，预先指定固定的资源分配。
例如，为每个虚拟机分配固定的CPU核心数和内存大小。
2. 动态分配算法：根据虚拟机或虚拟容器的实时需求，动态地调整资源分配。
例如，根据虚拟机的负载情况动态调整CPU和内存的分配。
3. 弹性分配算法：根据虚拟机或虚拟容器的负载情况自动调整资源分配，以适应不同的负载变化。
例如，根据CPU利用率和内存使用情况自动调整虚拟机的资源分配。
4. 基于需求的分配算法：根据虚拟机或虚拟容器的具体需求和特性进行资源分配。
例如，根据虚拟机的应用类型和性能需求，为其分配适当的资源。
5. 权重分配算法：根据虚拟机或虚拟容器的重要性和优先级，为其分配对应的资源。
例如，将关键业务虚拟机的资源分配权重设置得更大，以确保其优先获得资源。
6. 负载均衡分配算法：通过将虚拟机或虚拟容器的负载均匀地分布在物理资源上，以实现资源的平衡分配。
例如，将多个虚拟机均匀地分配到多个物理服务器上。
不同的虚拟资源分配算法适用于不同的场景和需求，选择合适的算法可以提高资源利用率，提升系统性能，提供更好的用户体验。
基于网络弹性的云计算资源动态调度算法研究
基于网络弹性的云计算资源动态调度算法研究近年来，随着云计算技术的快速发展和广泛应用，云计算资源的动态调度问题成为了一个热门研究方向。
在云计算环境中，动态调度算法的设计对于提高云计算系统的性能和资源利用率至关重要。
本文将重点研究基于网络弹性的云计算资源动态调度算法。
首先，我们需要了解网络弹性在云计算资源调度中的重要性。
网络弹性是指在云计算环境中，各种计算资源可以动态分配和调度，以适应用户需求的变化。
网络弹性的实现需要具备强大的调度算法支持，以实现资源的合理分配和利用。
因此，基于网络弹性的云计算资源动态调度算法的研究具有重要的理论和实践意义。
其次，我们需要考虑云计算资源动态调度算法的核心问题。
在云计算环境中，用户的需求是不断变化的，因此，如何实时监测和感知系统中资源的使用情况，并根据需求进行动态调度，是一个关键问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了许多不同的动态调度算法，例如基于负载均衡的算法、基于预测模型的算法等。
这些算法的核心目标是最大化资源利用率，提高系统性能。
在基于网络弹性的云计算资源动态调度算法的研究中，一个重要的问题是如何准确地预测用户的需求。
预测用户需求是动态调度算法的核心，如果预测不准确，将会导致资源的浪费或者无法满足用户的需求。
为了解决这个问题，研究人员提出了很多预测模型，例如基于历史数据的模型、基于机器学习的模型等，这些模型可以根据历史数据和用户行为模式，准确地预测用户的需求，从而指导资源的调度。
除了准确地预测用户需求外，动态调度算法还需要考虑资源的分配和利用。
在云计算环境中，资源是有限的，如何合理分配和利用资源是一个挑战。
为了解决这个问题，研究人员提出了不同的资源管理策略，例如基于优先级的策略、基于成本的策略等。
这些策略可以根据不同的需求和优先级，动态调整资源的分配和利用，以提高资源利用效率。
在云计算资源动态调度算法的研究中，网络拓扑结构的影响也是一个重要的问题。
云计算环境通常具有复杂的网络拓扑结构，不同的拓扑结构会对资源的分配和调度产生影响。
云计算中的资源调度策略综述
云计算中的资源调度策略综述云计算作为一种新兴的计算模式，已经在各个行业中广泛应用。
在云计算环境下，资源调度策略起着至关重要的作用，能够有效地优化资源利用，提高系统性能，降低能源消耗。
本文将对云计算中的资源调度策略进行综述，包括静态调度策略和动态调度策略两个方面。
静态调度策略是在任务刚开始执行之前就确定分配到各个可用资源的策略。
静态调度策略通常基于用户需求或者任务的特征来进行决策。
其中的一个常用策略是基于优先级的调度策略。
该策略根据任务的优先级将资源分配给不同的任务。
优先级可以根据任务的重要性、紧急程度或者其他标准来确定。
另外一个常用的策略是基于负载均衡的调度策略。
该策略通过动态地调整资源的分配，使得各个资源之间的负载保持均衡，避免资源利用率过高或者过低。
动态调度策略是在任务执行过程中根据当前系统状态和任务需求来调整资源分配的策略。
动态调度策略主要包括任务迁移和资源队列管理两个方面。
任务迁移是指将正在执行的任务从一个资源节点迁移到另一个资源节点的过程。
任务迁移可以根据资源利用率、网络延迟等因素进行调度决策，以优化系统的性能。
资源队列管理是指对任务的排队和调度，以保证每个任务都能够得到相应的资源。
常见的资源队列管理策略包括先来先服务（FCFS）、最短作业优先（SJF）、最高响应比优先（HRRN）等。
除了静态调度策略和动态调度策略之外，还有一些特殊的资源调度策略被广泛应用于云计算中。
其中之一是基于能耗的资源调度策略。
该策略通过动态地调整资源分配，以降低系统的能源消耗。
常见的能耗调度策略包括最小化能耗（MEC）、节能型任务调度（ETS）等。
另外一个特殊的资源调度策略是基于容错性的资源调度策略。
该策略通过在不同的资源节点之间备份任务，以增强系统的可靠性。
容错性调度策略常用的方法包括冗余调度（RD）、复制调度（CD）等。
综上所述，云计算中的资源调度策略对于提高系统性能、优化资源利用具有重要意义。
静态调度策略和动态调度策略是两个主要的调度策略。
云环境下基于改进遗传算法的虚拟机调度策略
云环境下基于改进遗传算法的虚拟机调度策略作者：袁爱平万灿军来源：《计算机应用》2014年第02期摘要：针对云环境下服务器内部多种资源间分配不均衡问题，提出了一种多维资源协同聚合的虚拟机调度算法MCCA。
该算法在分组遗传算法的基础上，采用模糊逻辑及基于资源利用率多维方差的控制参量，设计适应度函数指导搜索解空间。
算法使用基于轮盘赌法的选择方法，并对交叉和变异等进行了优化，以实现快速有效地获取近似最优解。
在CloudSim环境下进行了仿真，实验结果表明该算法对均衡多维资源分配和提高资源综合利用率具有一定的优势。
关键词：云计算；虚拟机；多维均衡；分组遗传算法中图分类号： TP301文献标志码：AVirtual machine deployment strategy based onimproved genetic algorithm in cloud computing environmentAbstract：Aiming at improving the resource utilization of data center by balanced usage of multiple resources， a scheduling algorithm based on group genetic algorithm for multi-dimensional resources coordination was proposed to solve the virtual machine deployment problem. To guide the solution searching， a fuzzy logic based multi-dimensional fitness function was raised. Meanwhile，innovative optimization of crossover and mutation was put forward to improve the solution quality. The results of simulation in CloudSim environment prove that using the proposed algorithm can obtain better multi-dimensional resources performance and higher resource utilization rate.Key words：cloud computing；virtual machine；multi-dimensional balancing；group genetic algorithm0 引言随着信息技术和网络应用的快速发展，云计算作为一种全新的计算模式，已越来越受到工业界和学术界的关注，有代表性的云计算实例有Amazon的弹性云、IBM蓝云、Google的云计算等。
云计算平台的资源调度与优化
云计算平台的资源调度与优化云计算是当今信息技术领域的一项热门概念，它指的是通过网络将计算机资源、软件和数据交付给最终用户。
而云计算平台则是云计算技术实现的关键。
它是一个协同分布式系统，在其中计算资源、存储设备和通信网络等资源均可在实时性、容错性和可扩展性上得到保证，以满足用户的需求。
但对于云计算平台来说，资源调度与优化面临的挑战也不少。
一、云计算平台资源调度资源调度是云计算平台中的一个核心问题。
在云计算平台上，资源调度可以看作是一个动态调度问题，也是一种资料流的模拟调度。
主要包含以下几个任务：1.请求管理和调度：对请求进行响应和调度，以提高执行效率和及时性。
2.资源动态管理：对硬件资源进行动态分配和管理，以支持不同业务和应用场景。
3.迁移和灾备：针对资源的负载平衡，进行云端迁移和备份操作；并做好准备，以应对各种意外情况。
资源调度可分为静态调度和动态调度两种模式。
下面，我们来分别看一下两种调度模式的优缺点。
静态调度是预先安排调度资源，程序开始运行后就按照预案以顺序一步一步执行。
如此做法通常更适合中央集权且稳定的管理模式，但不利于应对不断变化的业务需求。
动态调度是根据预设的策略和负载实时判断压力状况，在需要的时候动态地添加或移出资源。
这种模式对于业务峰值期的应对，或是大量业务突然发生的情况，具有很大的优势。
对于云计算平台，为了达到高效地资源调度，应用多种技术的叠加，如容器化、虚拟化、自适应负载均衡等。
二、云计算平台资源优化云计算平台上的资源优化任务主要包括以下几个方面：1.算法优化：在资源调度之后，通过对算法的优化可以提升计算效率，减小限制。
2.能源管理：云计算平台耗能较大，如何通过多方面的手段节约能源，并减小环境影响，是云计算平台优化的重点。
3.成本控制：云计算平台使用的硬件、软件等资源费用昂贵，如何通过有效的措施降低成本，是在当前市场竞争中的必要条件。
对于云计算平台的资源优化，首先要进行相关的数据分析和测量，即对云计算平台的各个方面进行测量和统计，从而掌握其整体情况及其优化的方向。
云计算中的网络资源调度与优化
云计算中的网络资源调度与优化随着云计算技术的不断发展和普及，越来越多的企业和个人开始将自己的业务和数据迁移到云平台上。
云计算作为一种基于网络的计算模式，可以为用户提供弹性的计算、存储和网络资源。
在云计算环境中，网络资源调度与优化是实现高效、可靠和安全云计算的关键。
一、网络资源调度的意义与挑战云计算中的网络资源调度是指根据用户需求和系统优化策略，将网络流量和计算任务合理分配给云平台中的各个节点，以实现资源的高效利用和性能的最优化。
网络资源调度的意义在于：1. 提高资源利用率：通过合理安排网络资源的调度，可以充分利用云平台中的计算、存储和网络资源，减少资源的浪费，提高资源的使用效率。
2. 保证服务质量：通过有效的网络资源调度，可以确保云平台用户的网络连接稳定、延迟低，从而保证用户的业务正常运行。
然而，网络资源调度也面临着一些挑战：1. 大规模的网络拓扑：云平台通常由大量的网络节点和关联的网络设备组成，网络规模庞大，调度算法需要考虑到网络的复杂性和拓扑结构。
2. 异构的资源分布：在云平台中，不同节点上的计算、存储和网络资源可能具有不同的性能和特点，调度算法需要根据需求和资源状况进行合理分配。
3. 多维度的资源需求：云平台用户的需求可能涉及到计算资源、内存、带宽等多个维度，调度算法需要考虑各个维度的需求，并进行综合优化。
二、网络资源调度的关键技术为了实现网络资源的高效调度和优化，云计算中存在多种关键技术。
1. 资源调度算法资源调度算法是网络资源调度的核心，其目标是根据用户需求和系统优化策略，合理分配资源，最大化满足用户需求的同时实现资源的高效利用和平衡负载。
常用的资源调度算法包括最佳适应算法、贪心算法、遗传算法等。
2. 路由策略路由策略是网络资源调度的重要组成部分，它决定了网络包从源节点到目标节点的路径选择。
通过合理的路由策略，可以降低网络拥塞、减少延迟，提高网络性能。
3. 动态负载均衡动态负载均衡是一种通过实时监测网络状况和资源利用情况，在不同节点上动态调整资源分配的策略。
云计算环境下的资源调度与性能优化
云计算环境下的资源调度与性能优化随着云计算技术的迅猛发展，越来越多的企业和个人选择将自己的应用和数据迁移到云端进行存储和处理。
在这种云计算环境下，资源调度与性能优化成为了关键问题。
本文将探讨云计算环境下的资源调度与性能优化的方法和挑战。
一、资源调度的重要性云计算环境下的资源调度是指如何合理高效地将云服务器上的物理资源分配给不同的应用实例或虚拟机。
资源调度的好坏直接影响到整个云计算系统的性能和用户体验。
合理的资源调度可以提高系统的资源利用率，降低资源浪费，从而提高系统的性能和可靠性。
二、资源调度的方法1. 静态资源调度静态资源调度是指在系统启动时，根据系统的配置和管理策略将资源分配给各个应用实例或虚拟机。
这种调度方法简单直接，但是由于无法根据实际运行情况进行动态调整，容易导致资源的浪费和不均衡分配。
2. 动态资源调度动态资源调度是指根据系统的实时运行情况和负载状态来动态调整资源的分配。
可以根据负载情况进行自适应调度，将资源分配给当前需要的应用实例或虚拟机，实现资源的动态平衡和高效利用。
三、性能优化的挑战在云计算环境下，资源调度与性能优化面临着一些挑战：1. 资源利用率与性能之间的平衡资源调度的目标是充分利用系统资源，提高性能。
但是，过度的资源分配可能会导致资源竞争和性能下降。
如何找到合适的平衡点是一个挑战。
2. 被动性能优化与主动性能优化被动性能优化是指根据系统的实时运行情况动态调整资源分配。
而主动性能优化是指通过改进算法和策略来提前预测和优化系统的性能。
这两者之间的关系需要综合考虑。
3. 应用需求的多样性不同的应用对资源的需求不同，如何根据应用的特点和需求进行合理的资源调度和性能优化是一个挑战。
可能需要针对不同的应用开发特定的调度算法和策略。
四、资源调度与性能优化的方法1. 负载均衡算法负载均衡算法是一种常用的资源调度和性能优化方法。
通过分配和调度任务，使得系统中的负载能够均匀地分布在各个节点上，实现资源的均衡使用。
云计算下的基于萤火虫-遗传算法的资源调度
云计算下的基于萤火虫-遗传算法的资源调度单好民【摘要】如何能够最大限度发挥云计算中资源调度效率是目前研究的热点之一。
首先建立云计算环境下的资源调度模型，将萤火虫算法中的个体与云计算节点资源进行对应，其次在算法中个体初始化中引入遗传算法优化初始解，对算法中的位置更新设定感觉阀值用来调节个体选择最优路径的概率；最后针对挥发因子的改进使得荧光素的值进行更新。
仿真实验表明，该算法能够有效的提高云计算中的资源调度性能，缩短了任务完成的时间，提高系统整体处理能力。
%How to give the fullest play to the efficiency of resource scheduling in cloud computing is a hot spot of current research. First of all, resource scheduling model in cloud computing is established and individuals in firefly algorithm and node resources in cloud computing are matched; secondly, the genetic algorithm is introduced into the initialization of individuals in the algorithm and sensory threshold of the updating of algorithm’s position is set to adjust the probability for individuals to choose the optimal path; finally, the volatile factor is improved to update the value of fluorescein. Simulation experiment shows that this algorithm can effectively improve the performance of resource scheduling in cloud computing, shorten the time to complete tasks and improve the syste m’s overall processing capacity.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)005【总页数】5页(P187-191)【关键词】云计算;萤火虫算法;遗传算法;资源调度【作者】单好民【作者单位】浙江邮电职业技术学院，绍兴 312000【正文语种】中文近年来, 云计算是集分布式计算、虚拟化技术、网格计算和Web服务等技术上发展起来的一种综合技术[1][2], 它通过互联网将处于网络中的各个节点的资源进行共享. 但如何能够最大限度的合理利用资源调度则是云计算研究的热门方向.目前, 国内外学者在云计算环境下的资源调度方面已经进行了大量研究工作, 文献[3]提出了在云计算中的使用一种基于改进粒子群优化算法, 利用PSO较快的收敛速度找到云资源调度问题的最优解, 并根据每个粒子的适应度值自适应地改变每个粒子的速度权重,提高了全局寻优能力和收敛能力, 仿真结果表明减少了任务的平均完成时间, 提高了任务处理的效率, 但粒子优化需要一定的时间; 文献[4]提出在整合虚拟云服务资源的基础上, 将模糊集理论引入到基于服务质量(QoS)的云服务资源选择中,取得了一定的效果, 但计算量大, 持续时间长; 文献[5]采用信息熵理论来维护非支配解集, 以保持解的多样性和分布均匀性; 在利用Sigma方法实现快速收敛的基础上, 引入混沌扰动机制, 以提高种群多样性和算法全局寻优能力, 避免算法陷入局部最优, 取得了比较好的效果, 但增加了算法的空间复杂性. 文献[6]提出了一种实现云计算负载均衡的双向蚁群优化算法(BACO)用于资源调度, 该算法考虑到了每个虚拟机的负载和计算能力, 同时在云环境中引入了蚂蚁的向前移动和向后移动, 结果表明该算法的总任务完成时间较短, 具有较好的寻优能力, 并且能够实现负载均衡,是一种有效的资源调度算法, 但增加了额外的硬件消耗; 文献[7]提出一种基于膜计算的蝙蝠算法, 将膜系统内部分解为主膜和辅助膜, 在辅助膜内进行蝙蝠的个体局部寻优, 将优化后的个体传送到主膜间进行全局优化, 从而达到了云计算资源优化分配要求, 实验表明算法提高了云计算环境下的系统处理时间和效率, 使得云计算环境下的资源分配更加合理, 其缺点是算法寻优过程复杂; 文献[8]提出一种面向应用性能的云计算弹性资源调整方法. 该方法利用自动伸缩算法, 在垂直层次上对负载需求的波动进行虚拟机资源调整, 以实现动态调整分配资源量来满足应用的服务级别的需求, 优化云计算资源利用率, 其缺点是容易受到需求波动影响; 文献[9]提出基于Q学习和双向ACO算法的云计算任务资源分配模型, 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, 算法能够实现任务资源的最终分配; 文献[10]提出一种低负载和低成本的资源分配策略, 实现系统负载均衡. 实验结果表明, 该策略在满足QoS约束的条件下, 有效地提高资源利用率, 其缺点是负载均衡无法控制; 文献[11]提出在云计算资源算法中引入安全机制, 保证资源传输过程中资源丢失; 文献[12]提出了一种结合请求率预测与能耗感知的弹性资源管理方法,以达到对系统能耗的弹性管理, 实验验证了该方法在保证服务质量的前提下能更有效地降低能耗, 其缺点是应用实践不足; 文献[13]提出从应用提供者收益角度考虑,兼顾SLA 收益损失和服务器租用成本投入, 提出虚拟机资源调度方法, 旨在使得应用租用者收益最大化, 实验证明取得了不错的效果, 其缺点是没有硬件损耗.本文针对萤火虫算法在资源调度方面的不足的基础上, 引入了遗传算法进行改进,使得改进后的算法在处理并行任务的资源分配方面有了进一步的提高,通过实验进一步证明了本文算法在云计算资源分配方面具有一定的优越性.云资源中的资源调度通过如下模型来表示:在公式(1)中,表示虚拟机的最大计算处理能力,表示作业包含的机器指令条数,表示任务最迟完工时间, 表示分配给任务的资源总和,表示为,其中是表示虚拟机占用计算资源总和. 表示为目标函数中效率函数, 根据云计算的资源调度的要求,云计算资源调度的最大化为.将云计算中的资源与萤火虫个体进行对应, 通过进一步优化萤火虫算法找到最有个体, 从而能够找到云计算中的资源分配方案.1.1 人工萤火虫算法假设萤火虫的群体为, 第只萤火虫所在的位置为, 第只萤火虫所对应的目标函数为, 第只萤火虫的萤光素的值为,表示第代的第个萤火虫的位置, 表示第代的第个萤光素的值, 萤火虫的视野范围更新如下:萤火虫个体位置更新公式:荧光素值的公式:1.2 遗传算法该算法是模拟遗传选择和自然淘汰的一种随机概率搜素算法. 其算法的组成主要包含4个步骤:(1) 数据编码方案的确定, 随机产生一个初始化个体;(2) 给出评价个体优劣的适应度值; 其中个体的评价是对每一个体计算其路径的长度, 并将该长度作为个体的适应度函数, 表示如下:式中,表示两个个体和之间的距离. 适应度越小的个体表示路径越短,则该个体越好.(3) 判断算法是否满足收敛的条件, 如果满足则输出搜素结果, 否则继续执行.(4) 分别按照交叉概率和变异概率来进行执行交叉操作.2.1 个体初始解的优化采用遗传算法来初始萤火虫个体的初始解,使得萤火虫算法的后期效率得到明显的提高. 设定萤火虫算法的种群大小为,将所有的萤火虫个体分为两个种群,分别为父种群和子种群. 其中父种群为,设定每一个个体的适应度函数为,子群(1) 变异操作: 第代种群中的第个个体依据公式(4)的变异方式.式(7)中的是变异后的种群中的个体, 为随机因子, 主要是用来控制差分向量的缩放程度, 设定值为[0,1]之间.(2) 交叉操作: 通过一定的概率选择, 将变异的中第个体与父代个体之间在第进行交叉, 得到新的个体式(8)中可以保证在交叉过程出现一个0到1之间的随机整数, 能够保证至少有一个分量来自.(3) 选择操作. 在进行选择个体使用“贪婪”选择策略, 使用适应度函数进行比较大小, 选择值大的个体进入下一代中, 即通过变异与交叉操作后生产的新的个体与上一代个体进行比较, 如果小于则保持不变, 否则直接进入下一代.通过上述三个步骤, 选取的个体为,将与子群进行合并, 使得. 然后将这些个体通过交叉, 变异等操作得到最后解, 作为萤火虫算法的初始解.2.2 阀值设定-个体的选择萤火虫个体在进行前进方向选择的策略是根据荧光素的值大小来进行判断, 这就容易导致在某一个方向上容易产生局部最优, 导致后续的萤火虫个体存在以较大的概率集中选择在当前局部最优的前进位置上, 为了避免这种情况的发生,设定一个阀值, 使得设定在路径上的荧光素的值小于阀值的时候,萤火虫个体可以忽略该前进方向的荧光素的值, 因此可以继续寻找. 反之, 萤火虫个体选择选择荧光素上的前进方向. 因此第只萤火虫个体按照以下的概率从状态到状态进行转换, 其中为状态列表. 2.3 针对的改进在公式(5)中, 由于荧光素更新公式中的发挥因子的作用, 使得没有在搜索路径上的荧光素的值逐步降低直至不被选择, 与此同时局部一些搜索路径上的发挥因子的值逐渐变大的时候, 有效解的信息量逐渐增大导致以前经过搜索的路径又重新参与全局路径的选择, 导致了降低了全局搜素最优能力个体解的降低,消耗了搜素的时间.因此应该对发挥因子的处理就显得尤为重要, 本文采用自适应的因子来改变的值, 设定的值初始值为0.99, 最小值为, 按照一定的循环次数进行逐渐递减;式中,是一个随机函数, 设定为自适应因子, 为循环次数,这种自适应因子可以保证在一定的搜素范围下的算法的全局搜索能力.2.4 算法步骤描述求解步骤如下, 流程如图1所示.Step1. 初始化萤火虫算法的各个参数, 设定种群数目, 算法迭代次数为, 最大次数为, 满足, 初始化萤火虫的个体位置, 定义合适的荧光素值;Step2. 针对云计算资源分配的特点, 将云计算节点的资源与萤火虫的个体位置进行一一对应;Step3. 根据3.1描述对萤火虫算法的个体进行初始化;Step4. 根据式(2)和(3)计算单个萤火虫的位置和荧光素的值, 找到各自目前节点的位置和荧光素的值.Step5. 根据式(4)(5)计算萤火虫最佳的位置, 然后根据式(7)(8)对萤火虫位置进行高斯变异更新, 在目前的位置上得到个体的新位置().Step6. 计算每一个萤火虫的,如果,则,否则再更新.Step7. 如果迭代次数小于, 转到Step8.Step8. 如果满足终止条件, 寻优过程便结束, 否则转向Step4继续优化.Step9. 根据萤火虫中的最优个体的位置变换为相应的云计算资源分配方案.为了进一步验证本文算法在云计算资源中调度的优越性, 本文从2个方面来进行比较:(1)与近几年发表的有关代表性的参考进行比较;(2)与经典的智能算法进行比较. 本文采用CloudSim[14]平台进行测试, 选择CPU为酷睿i3和4GDDR3, Windows Xp, 仿真软件采用matlab2012进行模拟.3.1与最近文献算法进行比较设定虚拟任务为400个,虚拟节点为100个, 设置迭代次数为300, 将本文的基于萤火虫-遗传算法和文献[3]和文献[10]的算法在云计算模型中不同任务数下进行比较.3.2 与经典的智能算法进行比较本文选取了云计算下的三种不同的虚拟任务情况下的算法运行效果对比. 分别选取了任务数为1000,任务数为10万和任务数为100万作为研究对象.(1) 虚拟任务为1000的算法性能对比采用遗传算法、萤火算法、本文算法对任务为1000和资源数量为100进行分配, 比较结果如图4所示. 从图4可以发现任务数量在400左右成为了分界点, 完成之前三种算法相差不大. 分界点之后三种算法之间才出现区别, 基本上满足云计算条件下的资源分布.(2) 虚拟任务为10万的算法性能对比采用遗传算法、萤火算法、本文算法对任务为10万和资源数量为1000进行分配, 比较结果如图5所示. 从图5可以发现任务数量开始的阶段就区分开来, 并且本文算法与萤火虫算法在开始阶段相差不大, 伴随着任务数量逐渐增大, 三种算法呈现比较大的区别, 本文的算法适合在云计算条件下的虚拟任务较大的资源调度问题.(3) 虚拟任务为100万的算法性能对比采用遗传算法、萤火算法、本文算法对任务为100万和资源数量为1000进行分配, 比较结果如图6所示. 从图6可知, 随着虚拟任务数增加, 当任务数达到50万的时候, 本文的算法的任务完成时间要远远少于其他, 主要是原因是因为算法中进行了个体初始化以及采用了阀值来设定和针对进行了改进. 本文的算法适合在非常适合云计算条件下的虚拟任务非常大的资源调度问题, 效果越明显.通过建立云计算环境下的资源调度模型, 将萤火虫算法中的个体与云计算节点资源进行对应, 其次在算法中个体初始化中引入遗传算法优化初始解, 对算法中的位置更新设定感觉阀值用来调节个体选择最优路径的概率;最后针对挥发因子的改进使得荧光素的值进行更新. 通过实验证明, 本文算法能够有效满足云计算资源分配模型, 为云计算资源分配提供了一定的参考价值.1 李乔,郑啸.云计算研究现状综述.计算机科学,2011,38(4): 32-37.2 葛新.基于云计算集群扩展中的调度问题研究[学位论文].合肥:中国科学技术大学,2011.3 蔡琪,单冬红,赵伟艇.改进粒子群算法的云计算环境资源优化调度.辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2015,35(1):93-96.4 Wang S, Dey S. 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CloudSim: A novel framework for modelingand simulation of cloud computing infrastructures and services. arXiv:0903.2525. [2009-9-3].。
云计算环境下任务调度算法的研究
云计算环境下任务调度算法的研究李菡薏;陈家琪【摘要】在云计算环境中存在庞大的任务数,为了能更加高效地完成任务请求,如何进行有效地任务调度是云计算环境下实现按需分配资源的关键.针对调度问题提出了一种基于蚁群优化的任务调度算法,该算法能适应云计算环境下的动态特性,且集成了蚁群算法在处理NP-Hard问题时的优点.该算法旨在减少任务调度完成时间.通过在CloudSim平台进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法能减少任务平均完成时间、并能在云计算环境下有效提高调度效率.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2015(028)011【总页数】5页(P43-46,60)【关键词】云计算;任务调度;蚁群算法【作者】李菡薏;陈家琪【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP301.6如今,越来越多的计算任务和服务都被引入进了云端,云计算也变得越来越受欢迎。
云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、效用计算、虚拟化、网络存储等传统计算机和网络技术发展融合的商业实现。
云计算可以对共享可配置的计算资源进行方便的按需访问,并且根据实际情况来进行按需分配,同时管理这些资源只需要通过极小的代价来进行管理,是一种基于互联网的新型计算服务模式。
而云计算平台的核心技术之一便是调度,目前关于调度问题的研究尚处于初级阶段,而现有的调度算法均存在着一些不足之处。
而在云计算环境中,任务调度是一个NP完全问题[1],蚁群算法作为智能优化算法,适合于求解NP类问题。
但就目前业界内的研究成果来看,蚁群算法虽然在解决云计算调度问题时取得了较好的效果,但仍存在不足。
比如蚁群算法虽具有较好的寻优能力,但由于初始阶段信息素匾乏,初期收敛速度较慢。
因此,本文从最小化完成时间的角度优化云计算环境的任务调度问题,通过对现有的蚁群算法进行优化,以建立一个较优的任务调度策略。
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云计算中基于虚拟化的资源调度算法研究
近年来，随着云计算技术的快速发展与普及，如何提升云计算系统的性能和可
靠性成为了行业内研究的热点之一。而在云计算系统中，资源调度算法是一项关键
的技术，其不仅影响到系统的性能表现，还直接影响到用户体验和运营成本等因素。
本文将重点从基于虚拟化的资源调度算法角度进行研究和探讨。
一、 虚拟化技术在云计算中的应用
在传统分布式系统中，资源管理是一个具有挑战性的问题，因为它需要协调和
管理来自多个节点的资源。这些资源包括网络、存储和计算等不同类型的资源。而
虚拟化技术的出现使得资源管理变得更加简单和可行。
虚拟化技术在云计算中的应用主要包括两个方面：一是物理资源到虚拟资源的
映射，二是虚拟机之间的隔离和管理。通过虚拟化技术，一个物理机可以分配多个
虚拟机，每个虚拟机都独享一部分的计算、存储、网络等资源。这样可以有效地利
用物理机的资源，并提高云计算系统的资源利用率。在进行资源调度时，也是以虚
拟机为单位进行分配和应用。
二、 基于虚拟化的资源调度算法
资源调度算法是云计算系统中的一项核心技术，它主要是对云计算系统中虚拟
机的资源进行优化分配以达到满足不同业务需求的目的。
在云计算系统中，基于虚拟化的资源调度算法主要由以下几个方面进行考虑：
1. 虚拟机到物理机的映射：如何选择或匹配合适的物理机来运行虚拟机，并降
低虚拟机的运行开销。
2. 资源调度策略：如何根据不同的业务需求和资源利用率等因素，合理地分配
资源以提高系统的工作效率。
3. 弹性扩缩容：如何在系统负荷增加或减少的情况下，快速实现虚拟机的扩展
或收缩，以实现资源高效利用。
4. 负载均衡：如何根据不同的业务需求和物理机负载水平等因素，合理分配虚
拟机以实现负载均衡。
5. 避免单点故障：如何实现虚拟机的高可用性，避免单点故障造成的业务中断
和数据丢失。
三、 基于虚拟化的资源调度算法研究进展
随着云计算技术的发展和普及，越来越多的研究者开始关注云计算系统中的资
源调度算法研究。在基于虚拟化的资源调度算法方面，目前主要的研究成果有以下
几个方面：
1. 基于遗传算法的资源调度算法：遗传算法是一种基于模拟进化的启发式算法，
它在云计算系统中被广泛应用。该算法主要通过遗传操作来优化资源调度策略，实
现资源均衡和性能优化等目的。但是，该算法的计算复杂度较高，不适用于大规模
云计算环境的资源调度。
2. 基于模拟退火算法的资源调度算法：模拟退火算法是一种随机搜索算法，可
以在不同的解空间中寻找最优解。该算法在云计算系统中被广泛应用，能够较好地
解决资源调度问题。但是，该算法需要设置大量的参数，不易调整，且其性能相对
于其他算法较低。
3. 基于强化学习的资源调度算法：强化学习是一种基于评价反馈来进行学习的
方法，能够较好地模拟决策过程。在云计算系统中，强化学习可以应用于资源调度
策略的优化和自适应控制等方面。但是，由于该算法需要大量的计算资源和数据，
因此其应用范围受到一定制约。
四、 结论
云计算技术的出现极大地提高了计算资源的利用率和效率，而基于虚拟化的资
源调度算法则是云计算技术的关键技术之一。在虚拟化技术的基础上，通过优化调
度算法，可以提高云计算系统的资源利用率和能力，更好地满足不同业务需求。当
前，基于遗传算法、模拟退火算法和强化学习等算法的资源调度策略各有优缺点，
在实际应用中需要根据具体业务需求进行选择和调整。