改进混合蛙跳算法在云资源调度中的应用

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文太原理工大学硕士研究生学位论文改进混合蛙跳算法在云资源调度中的应用摘要云计算已经成为当前家喻户晓的一个科技热词，同时也成为学术界和产业界的热点研究问题，云计算技术虚拟化了所有资源，把这些资源放在一个巨大的资源池，并且把这些资源透明化的提供给用户满足需求，所以资源的虚拟化映射在应用层和虚拟资源层的之间的虚拟映射成为云计算的一个关键问题。如何找到一个合理的分配方案，成为资源调度的关键。很多研究人员，在近几年，已经做了很多的工作，提出了一系列资源调度相关策略。由于混合蛙跳算法出现时

2、间短，很多理论基础和参数设置还不是很成熟，所以把混合蛙跳算法应用到云计算资源调度中的研究还不是太多，现有的算法及一些改进的算法，在一定程度上都存在一定的缺点和不足，没有在种群初始化上做研究来提高种群的解的质量，最差个体移动步长比较单一，易陷入局部最优等问题。本文针对混合蛙跳算法应用在云计算资源调度中存在的收敛速度和寻优能力不佳的问题，为了提高收敛速度和寻优能力，缩短完成任务的时间，提出了改进的混合蛙跳算法，主要做了三个方面的改进。在种群初始化中，采用经典的Min-Min算法和随机方式生成初始化种群规模，很

3、大程度上提高了初始解的质量，保持了种群多样性，可以间接的缩短任务完成时间；在局部搜索策略中，原有的算法是单一的移动步长公式，可能导致最差青蛙个体更新后还是子群内最差个体，所以引入平均适应度值的概念，通过判断子群内青蛙个体的适应度值与平均适应度值的大小关系，来确定最差I太原理工大学硕士研究生学位论文青蛙个体的移动步长公式，更新最差青蛙的位置，避免了盲目搜索，使群体收敛速度更快，寻优能力更好；在全局混合操作中，引入遗传算法的交叉思想，在子群间青蛙混合进行文化信息交流时，对子群内局部最优解和全局最优解，采用合适

4、的交叉控制参数进行交叉操作，结果保留较优个体，一来子代继承了父代的优秀基因，一定程度上提高解的质量，二来可以使算法避免陷入局部最优。在实际生活中，用户任务需求量很大，而资源量有限，所以时间短，速度快的算法更适合这种有条件限制的情况。最后在云计算仿真平台CloudSim上模拟本文算法。实验中，由于混合蛙跳算法本身概念比较新，参数设置上不像遗传算法那样成熟，只能反复大量的做实验，在有限的条件下，得到较好的种群规模分组。然后，在这样的分组条件下，改变其他变量值来验证算法性能。实验结果证明，在资源数量一定，任务数

5、逐渐增加的情况下和任务数一定，资源数改变的情况下，相比遗传算法和粒子群算法，改进混合蛙跳算法具有更好的收敛速度和寻优能力，总体上资源调度效率更高，更适合任务多，资源少的实际情况，证明了本文提出算法的可行性，为以后的云计算资源调度算法研究提供了一定的基础。关键词：云计算，资源调度，混合蛙跳算法，Min-Min算法，时间跨度II太原理工大学硕士研究生学位论文RESEARCHONCLOUDCOMPUTINGRESOURCESCHEDULINGBASEDONIMPROVEDSHUFFLEDFROGLEAPINGA

6、LGROITHMABSTRACTCloudcomputinghasbecomeawell-knownhotwordofscienceandtechnology,butalsobecomeahighlightresearchquestioninthefieldofacademiaandindustry.Cloudcomputingvirtualizesallresources,putstheminaresourcepool,andschedulestheseresourcesfortheuseofeacht

7、asktransparently,sothevirtualizationmappingbetweenapplicationlayerandvirtualresourcelayeristhekeypartofcloudcomputing.Resourceallocationistofindanoptimizationschemetoimplementareasonablemappingbetweentasksandresources.Howtofindareasonableassignmentschemei

8、scriticalfortheresourcescheduling.Inrecentyears,manyresearchershavealsostudiedtheproblemandproposedseveraltechniques.SinceSFLA（ShuffledFrogLeapingAlgorithm）appearedashorttime,manyofthetheoreticalbasisandparameterset