移动云计算中联合资源调度算法研究

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1、分类号TN929密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-308-(2016)-01089重庆邮电大学硕士学位论文中文题目移动云计算中联合资源调度算法研究英文题目StudyonJointResourceSchedulingAlgorithmsinMobileCloudComputing学号S130101102姓名刘杰学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师黄巍教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要移动云计算是云计算与移动计算融合的产物，通过将移动终端复杂的处理任务迁移到云端服务器上执行，大大增强了互联网数据的高效传输和处理能力。移动云计算资源

2、调度是影响到移动用户的服务质量和云资源的有效利用的关键问题。资源提前预留方案能有效节省云服务提供商的资源配置成本，但用户需求的不确定性给提前预留带来一定难度，且不同于传统云计算，移动云计算系统需要对分配给用户的接入端无线带宽资源与云端虚拟资源进行统一部署和联合优化控制。本文首先简要介绍移动云计算的基本原理、系统架构及关键技术，分析移动云计算资源配置的研究意义，并详细介绍了资源预留配置理论及相关研究进展。其次，针对接入网络的无线带宽资源与云端虚拟资源对用户QoS的双重影响，分析无线带宽资源分配与云端虚拟资源分配之间的相关关系，提出了二者之间的联合优化函数。进一步，在已知移动用户的资源需

3、求的概率分布的情况下，将移动云计算资源预留问题转换为两阶段带补偿机制的随机规划模型，并提出一个基于随机规划的联合资源预留分配算法(StochasticJointresourceReservationandAllocationalgorithmforMobileCloudComputing,SJRA-MCC)，通过对无线带宽资源和云端虚拟资源进行匹配预留和匹配分配，最小化资源配置成本，该算法实现了无线带宽资源和云端虚拟资源的全局最优配置。再次，针对实际情况中最坏场景下，即未知用户需求的概率分布时的资源预留问题，提出鲁棒联合预留优化模型，通过引入可调整的约束控制参数，该模型能有效应对需求

4、的不确定性对资源预留带来的波动性影响，提高了模型解的鲁棒性，进而设计一个动态的鲁棒联合资源预留分配算法(DynamicRobustJointresourceReservationandAllocationalgorithmforMobileCloudComputing,DRJRA-MCC)，利用动态周期检测方法来实现资源分配的灵活性，提高了系统的服务容量。仿真实验表明，SJRA-MCC和DRJRA-MCC均可以有效降低系统的资源配置成本，不仅能保证用户服务质量，还提高了系统的资源利用率，且DRJRA-MCC能在用户需求信息波动幅度较大的情况下表现出良好的可适应性。关键词：移动云计算，

5、资源预留，联合优化，随机规划，鲁棒优化I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractMobilecloudcomputing(MCC)istheintegrationofcloudcomputingtechnologyandmobilecomputing,whichgreatlyenhancestheefficienttransmissionandprocessingcapacityofInternetdata,byoffloadingthecomplexprocessingtasksfrommobiledeviceterminalstoserverslocatedinc

6、louddatacenters.Mobilecloudcomputingresourceschedulingisakeyissuethataffectsthequality-of-service(QoS)ofmobileusersandtheeffectiveuseofcloudresources.Resourcereservinginadvanceformobilecloudcomputingcansignificantlysaveresourceprovisioningcostofthecloudserviceproviders.However,theuncertainfeatu

7、reofconsumers’demandsforresourcescausesomedifficultiesforreservation.Moreover,unliketraditionalcloudcomputing,theradiobandwidthresourcesinaccessterminalandthecloudvirtualresourcesallocatedtomobileusersshouldbecarriedoutaunitedreso