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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对云计算系统中的漂移数据中心分类区的准确确定,可以提高云计算系统的扩展能力和缓存能力。传统方法采用线性差分智能群识别方法实现中心分类区的确定,导致漂移数据的群辨识效果不好。提出一种基于粒子群聚类的云计算系统中数据中心分类区的确定算法模型,并进行仿真实现。构建云计算系统网络激励传播机制,实现资源负载均衡,把云计算系统的存储数据结构定义为一个四叉树,构建云计算网格环境下空间资源调度框架体系,进行云计算系统的漂移数据特征提取,使得资源负载均衡达到最优值,实现算法改进。实验得出,模型对云计算系统的漂移数据中心分类区确定准确,数据融合精度较高,聚类性好,云计算系统的扩展指数提高13%,缓存执行能力提高20.5%,展示较好的性能。 相似文献
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针对粒子群算法在云计算任务调度中存在效率低等问题,提出在将鸡群算法引入到粒子群算法中,将粒子的分布按照鸡群算法中的公鸡,母鸡和小鸡来进行区分,同时对粒子的学习因子进行了改进,有效的避免算法陷入局部,收敛速度快的缺点,在云计算仿真平台中,将本文算法与粒子群算法,鸡群算法在虚拟机负载均衡,消耗成本和完成时间上进行对比都取得了一定的优势,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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针对传统的蚁群算法在云计算中存在任务调度效率低的问题,本文将共生演算法引入到蚁群算法中,首先将蚁群算法分解为2个子群,并使用共生演算法中的共生,共栖和寄生虫机制避免了算法陷入局部最优,加速了算法获得最优解,在云计算调度仿真中,基于蚁群算法-共生演算法在虚拟机负载均衡、任务完成时间,任务完成成本等方面都有良好的表现,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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研究了云计算环境下的任务调度问题,通过构造云计算环境下的任务调度模型,提出了一种混合调度算法,该算法是蚁群算法与遗传算法的有机融合。其中的遗传算法采用间接编码方式,结合由遗传算法衍生出的优化解,对蚁群信息素的分布进行初始化处理,使遗传算法的快速搜索能力得到充分利用,并通过克服蚁群算法的起始信息素不足问题,加快了求解速度。云计算环境下的仿真实验结果表明,该混合算法是一种行之有效的任务调度算法。 相似文献
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云计算中大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上,设备分配随机性很强,一旦多节点数据同时分配到同一数据终端,将造成云计算中的处理拥塞.由于无法避免多节点数据同时分配到同一数据终端造成的云计算处理拥塞的缺陷,导致云计算环境下的相关设备负载均衡性降低.本文提出了一种基于兴趣区域搜索的云计算设备均衡负载方法.通过计算获取兴趣特征权值系数,提取兴趣特征分量,计算兴趣区域相似度,从而实现云计算的均衡负载.实验结果表明,这种方法能够合理调节云设备负载,提高了云设备负载的均衡性. 相似文献
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针对云计算中的任务调度的存在效率低的问题,首先分析了云计算任务调度目标,其次,对蚁群算法的信息素设置质量函数、对选择概率设置经验反馈因子进行了改进,对帝国竞争算法中的殖民地计算方式、边界值的处理都采用了新的方式,最后将两种算法进行融合,得到基于蚁群算法-帝国竞争算法的云计算任务调度算法,仿真实验中,在任务执行时间,执行成本和负载率方面,本文算法都具有一定的优越性。 相似文献
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资源调度是当前云计算研究的热点,但是云计算中的虚拟节点的资源调度存在效率低,稳定性低的问题。针对这种情况,本文首先建立云计算环境下的资源调度模型,在模型中引入了优化后的蝙蝠算法,优化中引入混沌算法中的立方映射函数,对蝙蝠的个体进行混沌优化,同时缩小了搜索空间,加快了收敛速度。通过在Cloudsim平台上仿真实验表明,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。 相似文献
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为了能够有效的提高云计算下的资源负载预测精度,提出了一种改进的布谷鸟算法优化支持向量机的云计算资源模型(ICS-SVM)。首先介绍了基本的布谷鸟算法,并从种群初始化,引入粒子群-量子的概念改进算法,最后将改进后的算法优化SVM获得最优参数建立云计算负载模型。仿真实验说明,与其他的几种经典智能算法优化SVM相比,ICS-SVM能够有效的提高云计算的资源负载变化的预测精度,具有较好的推广价值。 相似文献
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伴随着数据库技术以及海量数据不断产生,如何最大限度的挖掘数据成为了目前云计算下环境下的研究热点,本文首先分析了云计算下的聚类算法存在的不足,其次,将模拟退火算法和遗传算法运用到聚类分析中,依靠模拟退火算法的良好局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力,构造矢量量化器,提高聚类的效果。通过仿真实验说明,本文算法在标准效率,加速比和扩展效率方面都具有明显的提高。 相似文献
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语义对等网环境下的数字图书馆原型 总被引：2，自引：0，他引：2
针对目前数字图书馆异构节点间的资源搜索效率低下的问题,给出一种基于超节点对等网的数字图书馆原型系统,描述其逻辑架构,利用本体进行语义分簇;探讨相应的语义构造思路和语义搜索算法,通过计算语义相似度,在语义簇内搜索,提高搜索效率;提出负载均衡算法和鲁棒性策略.实验表明算法是可行有效的. 相似文献
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研究了一种求解作业车间调度问题的改进人工蜂群算法.在分析了蜂群算法在车间调度问题应用现状的基础上,指出了蜂群算法的优势和不足.针对蜂群算法在邻域搜索能力上的不足,利用模拟退火算法改进跟随蜂的邻域搜索过程,提高了算法搜索范围和收敛性.采用车间调度标准算例,通过仿真实验与其它算法进行比较,验证了算法的有效性和优越性. 相似文献
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《科技通报》2017,(12)
资源调度是云计算的重要问题之一,调度策略对云系统性能及运营成本产生直接影响。为了更好满足用户需求,在云计算环境下对多样性资源,提出一种考虑性能及信任需求混合遗传和蚁群思想的负载均衡高效调度方法。依据云计算虚拟性和弹性化要求,提出二级调度策略,先从用户应用程序至虚拟机调度,按照用户多样化需求,将任务性能需求及信任需求作为考量情况,分别通过综合性能效益参数值及综合信任效益参数值描述用户性能需求和信任需求。第二级调度为将任务配置给虚拟资源,基于遗传和蚁群思想,将分类后的任务个体根据适度值大小排序,选取全局最优初始值,通过蚁群搜索获得局部最优解,从而完成多样性资源负载均衡调度过程。仿真实验证明,运用文中资源负载均衡调度方法能够提升云计算系统资源利用效率。 相似文献
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针对分布式入侵检测中的数据分割问题,给出一种改进的一致性哈希算法。该算法针对采集的数据包,通过TCP流重组建立TCP数据链,保证数据流的完整性;再通过结点的分组对一致性哈希算法进行改进,并实现组间和组内的数据分配,减少虚拟结点数量;对结点的负载均衡检测和调整策略,改善了系统的负载均衡性。仿真测试结果表明该算法具有较好的负载均衡性。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
对私有云计算平台上资源最优路径匹配,实现对资源的有效调度和检测,提高资源共享能力。传统算法采用云平台的资源置换算法实现云资源目标匹配,受限于机器学习技术自身的复杂性,性能不好。提出一种基于委托管理节点角色量化合成的私有云计算平台上资源最优搜索路径匹配算法。构建私有云计算平台终端数据访问和资源调度模型,根据贪心算法的收缩原则,在资源访问管理中引入互斥锁机制以保证资源共享操作的完整性,路径匹配有向图模型,提高资源路径匹配搜索能力。以全局度量为中心节点,计算逆向追踪搜索频度,实现算法优化。仿真实验结果表明,采用该算法进行私有云计算平台上资源最优路径匹配优化,能有效提高私有云平台上的资源路径匹配准确度,从而提高资源搜索成功率,实现资源优化共享,展示优越的适用价值。 相似文献
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为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。 相似文献