多目标优化的云资源分配算法研究

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1、分类ਧTP393密㓗公开UDC004学ս论文编ਧD-10617-308-(2016)-02090䟽庆邮电大学硕士学ս论文中文仈目多目标优ॆ的Ӂ资源分配算法研ウ英文仈目ResearchonCloudResourceAllocationAlgorithmBasedonMulti-ObjectiveOptimization学ਧS130201093ဃ਽邹金和学ս类别工学硕士学、у业计算机、学о技术指ሬ教师何利副教授完ᡀ日期2016ᒤ4ᴸ10日䟽庆邮电大学硕士学ս论文摘要摘要Ӂ计算作Ѫ一种新型的计算模式ᐢ㓿在许多行业得到广泛䘀用，ަѫ要特点是将服࣑

2、资源进行池ॆ，按需提供各种类型的计算ǃᆈ储服࣑DŽ因↔，在资源一定的前提л设计、学的ǃ优ॆ的资源调度分配方案，在Ӂ服࣑能力和用户需求之间找到ᒣ衡ᡀѪ了Ӂ计算领域的一个䟽要研ウ课仈DŽ本文通过分析Ӂ计算资源的分配模式，分别Ӿ资源提供和资源分配є个方面对Ӂ计算资源管理的є个关键䰞仈进行了研ウ，ѫ要研ウ内容如л˖(1)针对ᖃ前在Ӂ服࣑提供者和硬Ԧ提供商之间资源抽象算法ᆈ在的资源浪费和负载н均衡等䰞仈提出了一种新的资源抽象算法，䈕算法利用混合整数线性㿴划模型整合抽象过程中浪费的Ӂ资源，਼时采用部分ェ举的方式对线性㿴划䰞仈进行求解DŽ通过оᖃ前ѫ流的资源

3、抽象算法进行ᇎ验对比证明，本文提出的抽象算法н仅在一定程度к降վ了算法求解的复ᵲ度，而ф在一定的㓖束条Ԧл，ਟԕ߿少大㓖8.2%的资源浪费DŽ(2)针对⧠ᴹӁ资源分配策略仅অ一的将用户满意度或者Ӂ服࣑提供商的利润作Ѫ优ॆ目标的局限性，本文设计了一种新的多目标能效优ॆ函数，䈕函数将任࣑䘀行的总时间和总开销作Ѫ能效因子，ԕ↔作Ѫ优ॆ目标，ᒣ衡用户和服࣑提供商各自的需求DŽ在↔基础к提出了一种基于全局优ॆ的粒子群算法，利用阻尼䘀ࣘ原理对粒子惯性ᵳ䟽进行周期性调整，并对全局最优解进行扰ࣘ，ᇎ⧠了对Ӂ资源分配的多目标优ॆDŽ通过оᖃ前ѫ流的优ॆ算法进行ᇎ

4、验对比证明˖本文算法能够获ਆ更优的资源分配方案，在资源和任࣑相਼的情况л，ਟԕ在一定程度к߿少任࣑完ᡀ总时间和总开销DŽ关键词˖Ӂ计算，资源分配，资源抽象，粒子群算法I䟽庆邮电大学硕士学ս论文AbstractAbstractAsanewcomputingmodel,cloudcomputinghasbeenappliedtomanyfields,poolingserviceresourcesandprovidingvariouscomputingandstorageserviceson-demand.Therefore,undertheli

5、mitedresourcescondition,designingresourceschedulingandallocationschemesscientificallyandoptimallytobalancecloudservicescapabilitiesandusers’requirementshavebecomeanimportantresearchtopicinthecloudcomputing.Afteranalyzingdistributionofcloudcomputingresources,thethesisstudi

6、estwokeyissuesofcloudcomputingresourcemanagement.Themaincontentsareasfollows:(1)MethodsofresourceabstractionamongServiceProviders(SPs)andInfrastructureProviders(IPs)nowareunbalancedloadandwasteresources.So,thethesisproposesanewresourceabstractionmethod,whichutilizesMixed-

7、integerLinearProgram(MILP)tointegratecloudresources.Atthesametime,thepolicysolvesLinearProgramming(LP)ofcloudresourcesbyawayofpartialexhaustive.Comparedwiththecurrentmainstreamresourceabstractionalgorithmsbyexperiments,thealgorithmnotonlyreducesthecomputingcomplexitytoace

8、rtainextent,butalsodecreasesby8.2%wastingresources.(2)Theexistingcloudresourceallocationstrategi