云环境下基于粒子群优化算法的资源调度策略研究+源代码
毕业论文关键词：一对一；粒子群优化算法；资源调度策略；32786
Research on Resource Scheduling Strategy Based on Particle Swarm Optimization Algorithm under Cloud Environment
Abstract：With the computer knowledge developing, computer have come into every home. At present, cloud computing has been greatly developed in the world, it also has a fast development of cloud computing in our country. This paper uses one-on-one resource scheduling method combined with particle swarm optimization algorithm for cloud computing resource scheduling strategy environment. The resources and tasks are queued, and then through the resource scheduler using particle swarm optimization algorithm of resource scheduling strategy experiment. Experimental results show that this method is a very efficient resource scheduling strategy.
Key Words: one-on-one; particle swarm optimization; resource scheduling strategy
目 录
摘 要 1
Abstract 1
1.国内外云计算发展现状 1
1.1国外云计算发展 2
1.2国内云计算发展 2
1.3分析云计算前景及选题意义 2
2.粒子群算法 3
2.1粒子群算法思想的起源 3
2.2算法原理 3
2.3基本粒子群算法流程 4
3.云计算中资源调度策略 5
4.粒子群优化算法在云计算资源调度中的应用 8
5.算法应用结果分析 10
参考文献 12
致谢 13
云环境下基于粒子群优化算法的资源调度策略研究
1.国内外云计算发展现状
云计算是2007年才有的新名词,最先是由Google提出的。目前IT巨头Google、IBM、亚马逊都是云计算的主要的倡导者和推动者。虽然云计算目前为止还没有一个权威的、固定的定义，但它却被认为是未来最有潜力的方向。云计算包括两种：狭义云计算和广义云计算，两者的分别是通过网络按需获得所需资源和通过网络按需获得所需的服务。
1.1国外云计算发展
1.2国内云计算发展
1.3分析云计算前景及选题意义
随着计算机技术的飞快发展，计算机已经深入千家万户。伴随着计算机技术的提高，云计算这一全新理念正在慢慢进入人们的视线。所谓云计算，其实就是所有计算转移到云端，而用户通过购买计算满足自己输入输出需求的一种模式。云计算离不开大量任务的处理，而要合理运用云端计算资源完成大量任务的计算，就离不开资源调度。随着云计算的高速发展，合理的资源调度必将成为云计算前进必须解决的重要问题之一。目前国内外研究云环境资源调度的文章不多，大多通过遗传算法、蚁群算法等比较复杂的算法进行探究。很多算法复杂，效率较低。粒子群算法总体来说较为简单，运行方便。目前有个别学者对其在云计算上的应用进行研究，但为数不多。
本文利用粒子群优化算法来进行云环境下资源调度的策略探究。
2.粒子群算法
2.1粒子群算法思想的起源
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是Kennedy和Eberhart受人工生命研究结果的启发、通过模拟鸟群觅食过程中的迁徙和群聚行为而提出的一种基于群体智能的全局随机搜索算法。