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        基于改進(jìn)粒子群算法的虛擬機(jī)調(diào)度策略研究

        2019-02-20 14:26:10高玉嬌
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2019年4期
        關(guān)鍵詞:云計(jì)算

        高玉嬌

        摘要:目前,云計(jì)算發(fā)展之迅速使得云計(jì)算系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛,而云計(jì)算資源調(diào)度算法作為云計(jì)算研究的核心內(nèi)容,當(dāng)前許多科研工作者已經(jīng)對(duì)其進(jìn)行了大量深入的研究。從云計(jì)算系統(tǒng)的負(fù)載均衡和提高資源利用率的兩方面出發(fā),首先建立一種新的資源利用率均衡模型,其次優(yōu)化基本粒子群算法,再用優(yōu)化后的PSO算法求解改模型,并通過云計(jì)算仿真平臺(tái)CloudSim對(duì)此算法和模型進(jìn)行仿真和驗(yàn)證。

        關(guān)鍵詞:云計(jì)算;資源利用率均衡模型;PSO算法;CloudSim仿真

        中圖分類號(hào):TB文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2019.04.086

        0引言

        在云計(jì)算環(huán)境中,合適的調(diào)度算法和模型,是實(shí)現(xiàn)其資源利用率均衡和提高資源利用率的一個(gè)方法。云計(jì)算資源調(diào)度的目標(biāo)就是根據(jù)用戶提交的任務(wù)請(qǐng)求,在保障云平臺(tái)達(dá)到系統(tǒng)內(nèi)部負(fù)載均衡的前提下實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)調(diào)度。

        實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)調(diào)度問題是一個(gè)最優(yōu)化問題,即如何在滿足約束條件下選擇一個(gè)最優(yōu)的方案。近年來,人們通過對(duì)社會(huì)型生物群體行為的模擬提出了一類新型的生物啟發(fā)式計(jì)算方法—群體智能算法。其中具有代表性的PSO算法是由Kennedy和Eberhart于1995年首次提出的,并由于其諸多優(yōu)點(diǎn),在諸多領(lǐng)域獲得了成功應(yīng)用。

        1資源利用率均衡模型的建立1

        從圖1的比較可以看出,在虛擬機(jī)數(shù)量一定的情況下,隨著用戶任務(wù)數(shù)的增加,兩種算法的最大完成時(shí)間均有所增加,但改進(jìn)后的PSO算法那始終優(yōu)于基本PSO算法,并且隨著用戶任務(wù)數(shù)量的增加,其完成時(shí)間相對(duì)于用戶數(shù)量少時(shí)減少的越多,故本文改進(jìn)后的PSO算法收斂速度相對(duì)基本PSO算法更快,更容易搜索到全局最優(yōu)值,不會(huì)過快陷入局部最優(yōu)。

        實(shí)驗(yàn)二:虛擬機(jī)數(shù)量對(duì)完成時(shí)間的影響。

        當(dāng)任務(wù)數(shù)量一定時(shí),分別取任務(wù)VM=20,40,60,80,100,用戶任務(wù)數(shù)量為200個(gè),仿真次數(shù)設(shè)置為500,比較兩個(gè)算法(基本PSO算法及本文改進(jìn)PSO算法)進(jìn)行任務(wù)調(diào)度所需總完成時(shí)間。結(jié)果如圖2,表示不同虛擬機(jī)數(shù)量對(duì)應(yīng)兩個(gè)算法的完成時(shí)間的影響。

        從圖2的比較可以看出,在用戶任務(wù)數(shù)量一定的情況下,隨著虛擬機(jī)數(shù)量的增加,兩種算法的最大完成時(shí)間均有所減少,但改進(jìn)后的PSO算法也始終優(yōu)于基本PSO算法,故本文改進(jìn)后的PSO

        由圖3可知,本文的模型函數(shù)在用不同算法尋求最優(yōu)值的過程中,本文提出的改進(jìn)后的PSO算法收斂速度更快,迭代次數(shù)較基本PSO算法更少,并且很容易找出全局最優(yōu)解。驗(yàn)證了本文提出的改進(jìn)后PSO算法的有效性。

        4總結(jié)

        本文針對(duì)云計(jì)算環(huán)境中的虛擬機(jī)調(diào)度算法進(jìn)行了初步研究,在前人對(duì)基本PSO算法的研究上,提出了一種改進(jìn)PSO算法。另外,根據(jù)物理服務(wù)器資源率不均衡的特點(diǎn),提出了資源利用率均衡模型,并用改進(jìn)優(yōu)化后的PSO算法進(jìn)行求解。最后,根據(jù)云計(jì)算仿真平臺(tái)的CloudSim系統(tǒng),對(duì)不同用戶任務(wù)數(shù)完成時(shí)間的影響、不同虛擬機(jī)數(shù)量對(duì)算法完成時(shí)間的影響以及不同算法仿真模型的優(yōu)化迭代過程三方面進(jìn)行了仿真,從多方面證實(shí)了優(yōu)化后PSO算法更加有效。但是本文沒有考慮云計(jì)算環(huán)境中的能耗及成本問題,所以在未來的研究工作中,我們將進(jìn)一步對(duì)云數(shù)據(jù)中心的能耗問題進(jìn)行研究。

        參考文獻(xiàn)

        [1]田文洪,趙勇.云計(jì)算一資源調(diào)度管理[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2011.

        [2]Kennedy J.Eberhart R.Particle swarm optimization. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks[J].Piscataway:IEEE Service Center,199519421948.

        [3]M.Clerc.The swarm and the queen: towards a deterministic and adaptive particle swarm optimization[C].Proceedings of IEEE International Conference on Evolutionary Computation(CEC 1999),Piscataway,NJ:IEEE Press,1999:19511957.

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