基于遺傳算法的云計(jì)算任務(wù)調(diào)度算法研究

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1、廈門大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨(dú)立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當(dāng)方式明確標(biāo)明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動(dòng)規(guī)范(試行)》。另外，該學(xué)位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經(jīng)費(fèi)或?qū)嶒?yàn)室的資助，在()實(shí)驗(yàn)室完成。(請(qǐng)?jiān)谝陨侠ㄌ?hào)內(nèi)填寫課題或課題組負(fù)責(zé)人或?qū)嶒?yàn)室名稱，未有此項(xiàng)聲明內(nèi)容的，可以不作特別聲明。)聲明人(簽名)：童裱訓(xùn)弘年r月仡日廈門大學(xué)學(xué)位論文著作權(quán)使用聲明I㈣本人同意廈門大學(xué)根據(jù)《中華人民共和國(guó)學(xué)位條例暫行實(shí)施辦

2、法》等規(guī)定保留和使用此學(xué)位論文，并向主管部門或其指定機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文(包括紙質(zhì)版和電子版)，允許學(xué)位論文進(jìn)入廈門大學(xué)圖書(shū)館及其數(shù)據(jù)庫(kù)被查閱、借閱。本人同意廈f-JX學(xué)將學(xué)位論文加入全國(guó)博士、碩士學(xué)位論文共建單位數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，將學(xué)位論文的標(biāo)題和摘要匯編出版，采用影印、縮印或者其它方式合理復(fù)制學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于：()1．經(jīng)廈門大學(xué)保密委員會(huì)審查核定的保密學(xué)位論文，于年月日解密，解密后適用上述授權(quán)。(4)2．不保密，適用上述授權(quán)。(請(qǐng)?jiān)谝陨舷鄳?yīng)括號(hào)內(nèi)打“√”或填上相應(yīng)內(nèi)容。保密學(xué)位論文應(yīng)是已經(jīng)廈門大學(xué)保密委員會(huì)審定過(guò)的學(xué)位論文，

3、未經(jīng)廈門大學(xué)保密委員會(huì)審定的學(xué)位論文均為公開(kāi)學(xué)位論文。此聲明欄不填寫的，默認(rèn)為公開(kāi)學(xué)位論文，均適用上述授權(quán)。)聲明人(簽名)：書(shū)．旅勁f≯年r月／LEt摘要云計(jì)算是一種新型的商業(yè)計(jì)算模型，它通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，能夠獲得各種應(yīng)用、數(shù)據(jù)和IT服務(wù)。云計(jì)算的核心，是根據(jù)用戶的需求，對(duì)云環(huán)境中的資源和用戶提交的任務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)度和管理，而用戶只需要按需付費(fèi)。因而在云服務(wù)中，如何滿足不同用戶對(duì)服務(wù)質(zhì)量(QoS)的不同需求，是云計(jì)算調(diào)度必須要考慮的重要問(wèn)題。遺傳算法是一種進(jìn)化算法，它借鑒生物界的進(jìn)化思想和自然界中“優(yōu)勝劣汰”的自然選擇機(jī)制，是一

4、種全局優(yōu)化搜索算法。遺傳算法由于其本身所具備的并行性和全局解空間搜索的特點(diǎn)，被引入到了大規(guī)模集群系統(tǒng)的資源調(diào)度中。本文以用戶對(duì)服務(wù)質(zhì)量的需求為出發(fā)點(diǎn)，通過(guò)權(quán)重向量的設(shè)置，綜合考慮不同用戶對(duì)作業(yè)完成時(shí)間、帶寬、可靠性和費(fèi)用等4個(gè)因素的不同需求，設(shè)計(jì)基于用戶滿意度的適應(yīng)度函數(shù)，以保證服務(wù)質(zhì)量。針對(duì)遺傳算法存在的“早熟”問(wèn)題，本文采用模擬退火算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。模擬退火算法借鑒物理上固體退火的機(jī)理，具有能夠跳出局部最優(yōu)解的特性，是一種全局最優(yōu)算法。然而，它存在對(duì)整個(gè)搜索空間的情況了解不多的缺點(diǎn)。將遺傳算法和模擬退火算法結(jié)合起來(lái)，能夠充分發(fā)

5、揮兩者的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)二者的不足，提高算法性能。本文在遺傳算法產(chǎn)生新個(gè)體的過(guò)程中引入模擬退火算子，根據(jù)模擬退火算法中的Metropolis準(zhǔn)則來(lái)決定是否接受遺傳算法產(chǎn)生的新個(gè)體，在保證種群多樣性的同時(shí)，也使種群能夠逐步進(jìn)化。本文還介紹了云仿真工具CloudSim，并配置了實(shí)驗(yàn)環(huán)境。在CloudSim仿真平臺(tái)上，對(duì)本文所設(shè)計(jì)的遺傳算法和模擬退火算法優(yōu)化后的遺傳算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。通過(guò)與基本遺傳算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較，表明本文設(shè)計(jì)的遺傳算法能夠更好地滿足不同用戶對(duì)云服務(wù)質(zhì)量的不同需求。通過(guò)對(duì)優(yōu)化前后兩種遺傳算法以及CloudSim自帶的隨機(jī)分配

6、算法RA和輪詢算法RR之間的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比，表明采用模擬退火算子對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化后，算法性能有所改善。關(guān)鍵詞：云計(jì)算；任務(wù)調(diào)度；QoS遺傳算法；模擬退火AbstractCloudcomputingisanewkindofbusinesscomputingmodel．Itisconnectedbynetwork，whichmakeitabletoachieveavarietyofapplications，dataandITservices．Thecoreofcloudcomputingistomanagetheresourcesinth

7、ecloudandthetasksthatuserssubmittedaccordingtotheusers’requirements．Andtheusersonlyneedtopayaccordingtotheirneeds．Thusinthecloud，itisanimportantissuetoconsiderhowtomeetthedifferentneedsforqualityofservice(QoS)ofdifferentusers．Geneticalgorithmisakindofevolutionaryalgor

8、ithm．Itisaglobaloptimizationsearchalgorithmandbasedonthethoughtofbiologicalevolutionandthenaturalselectionmechanismof“surviv