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1.
针对云计算平台的特征,提出基于模拟退火算法建立云计算资源调度模型。模拟退火算法在保证用户公平性的前提下,以缩短总任务的完成时间及提高用户满意度为目标。通过仿真实验,在相同硬件环境下对比分析模拟退火算法与传统遗传算法的资源调度性能。结果表明,模拟退火算法在收敛速度和用户满意度方面均优于传统遗传算法,更加适应云计算环境。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(1):123-126
为了更好地提高云计算资源的利用率,设计了基于服务等级协议(ServiceLevel Agreement,SLA)的云计算资源智能调度实验,从分配成本、迁移成本和违约成本三方面构造了云计算资源智能调度的成本函数,并将蝙蝠算法应用到云计算资源智能调度过程中,进行资源智能调度寻优,达到资源调度代价最小的目的。最后通过CloudSim云平台进行模拟仿真,结果表明该实验方法明显优于传统的粒子群调度算法,在执行成本、资源利用率方面都有很大改进,提高了云计算系统的资源调度能力,是一种有效的调度方法。 相似文献
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徐波 《吉林广播电视大学学报》2014,(6):5-6
云计算是当前国内外企业与研究机构研究的重点,是下一代网络应用的新兴与主流技术。资源调度作为云计算中的关键问题,研究怎样将用户提交的任务合理地分配给各个计算节点同时能够兼顾计算结节的动态扩展性。本文提出运用蚁群优化算法进行资源调度,综合考虑任务完成时间和计算成本优化问题,建立数学模型,是一种有效的资源调度算法。 相似文献
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针对移动云计算环境中不同终端用户对带宽的不同需求以及移动云环境中移动终端的动态性和多样化等问题,提出一种移动云计算中基于SLA的动态带宽分配方法。该方法通过将用户请求带宽与SLA规定的带宽进行相似度匹配和等级映射,提出移动代理机制,并根据用户等级划分结果对各等级终端用户进行相应的带宽分配。实验结果表明,该动态带宽分配方法在降低请求时延的同时,提高了带宽资源的利用率。 相似文献
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云计算由于其前景广阔而日益受到人们关注。通过云计算,硬件、软件和平台都能以服务的形式按用户需求提供给使用者。因而对于云计算的提供者而言,一个重要的课题就是如何调度任务,即按照用户的请求分配资源,以保证在用户限定的时间内尽快执行完任务。通过对Min Min算法、Max Min算法、遗传算法的研究,提出一种改进的遗传算法,将Min Min算法、Max Min算法融入遗传算法中,从而提高资源使用效率。 相似文献
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面向用户的通用云计算平台成本效用研究在通过研究云计算平台的成本和效用的可控构成元素,从硬件的Zhw资源调度和电力的Zpower的角度,采用由用户根据任务粒度从质量、成本设置云及云联盟资源方面权重,由云均衡构件发出蚂蚁群搜索云内及云间计算资源,蚁群根据路径深度、可用资源数量及质量,预设权重调整资源信息并将信息发回蚁巢,监视各个计算资源动态变化及时均衡负载,以降低云运营商成本和用户费用,提高云及云联盟的成本效用。将该优化蚁群算法应用在自主研发的云计算平台上,实验结果验证了该负载机制的可行性和优越性。 相似文献
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在云计算环境下对多媒体资源进行优化权衡调度,以提高对多媒体资源的分布式访问和计算能力。传统方法采用网格调度法,随着资源分布网格的增多,导致多媒体资源的分配效果不好。提出一种基于自适应层阶调度的云计算环境下多媒体资源的权衡调度算法。首先构建了云计算环境下的多媒体资源分布结构模型,采用多路复用的网格计算方法实现对云计算数据的融合和特征提取,通过自适应层阶调度实现云计算环境下多媒体资源的权衡调度。仿真结果表明,利用该算法进行云计算环境下多媒体资源的权衡调度,可降低数据丢包率、提高调度准确性、改善云计算性能。 相似文献
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云任务调度的目的是快速找到全局最优解.将多个云任务合理的分配给有限的资源上,使得整个任务的完成时间较短.文中主要介绍了遗传算法在云任务调度中的应用.通过仿真实验分析了采用精英策略的遗传算法和没有采用精英策略的遗传算法在云任务调度中的不同. 相似文献
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针对云计算环境的复杂性和资源分配的不确定性,评价云资源的调度分配策略、应用的工作负载都很难实现,墨尔本大学的学者提出的云计算仿真平台CloudSim,可以实现云计算系统的模拟和实验。对ClouSim的体系结构、开发流程进行了研究,在ClouSim平台下实现了云计算资源分配Min-Min算法的仿真,并将仿真结果与RoundRobin算法进行比较。结果表明,Min-Min算法的任务最短执行时间和负载平衡性能均优于RoundRobin算法。 相似文献
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将云计算传统的遗传算法应用到任务调度中,存在迭代次数多、资源利用率低、执行时间长等问题。因此,提出贪心算法来初始化种群,以避免随机初始化种群时基因的低表现性,并且引进精英因子到传统遗传算法中以优化收敛速度。设计出双适应度函数,兼顾考虑用户对执行时间和带宽的要求,通过采用可适应交叉和变异方法,提升算法的全局收敛能力。仿真实验结果表明,在云计算的任务调度中使用优化混合遗传算法能更加有效地解决资源调度问题。 相似文献
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《中国高校科技》2017,(Z1):52-53
在本文中,在大型数据环境下研究了基于云计算的虚拟信息资源的大数据特征集成调度应用和实现,借由云计算环境当中企业的虚拟信息资源的大数据特征集成调度来提高网站的访问量和数据,通过自主计算关联值来提高管理能力。其中,在分布式计算当中,由于云计算往往是计算较大的数值,为了实现云资源的处理和信息系统通讯,本文基于云计算环境下的虚拟信息资源的大数据特征集成调度进行讨论,从大数据特征集成调度的优点开始谈起,对企业当中云环境下的虚拟信息资源的大数据特征集成调度作出研究和分析。通过本文以云计算环境下的虚拟信息资源大数据特征集成调度为主题,对大数据特征集成的实现与应用进行了阐述和探讨,希望有关工作者的工作能够做出一点帮助和贡献。 相似文献
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周国福 《西安文理学院学报》2019,(4)
针对传统云虚拟桌面资源访问控制模型存在难以抵抗网络存在的干扰、鲁棒性较差等问题,在传统的链路分散控制模型基础上,提出一种自适应的云虚拟桌面资源调度控制模型.建构了云虚拟桌面资源调度控制模型的总体结构模型设计,采用线性规划博弈模型进行资源数据的访问调度,实现了资源数据调度算法的设计和改进.并将云虚拟桌面的数据调度控制问题转换为调度优化问题,并设计了分配策略,最终实现执行效率的提高.实验表明,改进后的自适应的云虚拟桌面资源调度控制模型能够更高效地提高云资源的调度效率,且云虚拟桌面的资源控制平衡性更优. 相似文献
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随着互联网的迅猛发展,各种网络数据量激增,提高云计算平台各方面性能和效率的研究日益重要。资源调度优化是云平台整体性能得到优化的重点。利用OpenFlow优秀的网络资源配置能力,结合云计算平台本身的业务和任务特质,研究了云计算平台下的异构资源联合调度优化方法,从而实现云计算平台资源的优化配置。 相似文献
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云计算是将大量用网络连接的计算资源进行统一管理和调度,从而向用户提供服务。基于云计算理念形成的教育云,能够有效提升教学质量,规范教学过程,丰富教学手段。教育云将改变原有的教学模式和教学方法,使教学内容更生动、更丰富、更直观,并且能够实现原有网络技术下无法实现的网络学习、移动学习、电视学习等多种学习方式,从而促进时时学习、处处学习的社会氛围的形成。 相似文献
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利用云计算等技术,通过虚拟化IT资源,对现有的硬件资源进行动态的分配和管理,以租赁的方式将IT资源提供给用户。 相似文献
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目前的电大远程教育主要采用B/S结构的集中式模式,这种模式存在资源重复建设、用户访问拥挤、系统可扩展性差等弊端。采用云计算技术可以把所有的电大远程教育资源构建成一个"云"平台,学生可以在本地用不同的终端设备方便地访问所需要的资源。通过对云计算的含义,云计算的应用方式以及云计算特征的分析,在此基础上提出电大远程教育"云"的建设内容和方法。 相似文献
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目前的电大远程教育主要采用B／S结构的集中式模式,这种模式存在资源重复建设、用户访问拥挤、系统可扩展性差等弊端。采用云计算技术可以把所有的电大远程教育资源构建成一个“云”平台,学生可以在本地用不同的终端设备方便地访问所需要的资源。通过对云计算的含义,云计算的应用方式以及云计算特征的分析,在此基础上提出电大远程教育“云”的建设内容和方法。 相似文献