面向节能的云计算任务调度策略研究
面向节能的云计算任务调度策略研究【摘要】:随着信息技术的高速发展,信息技术行业所带来的能量消耗也成为人们十分关注的问题之一。随着云计算的发展逐渐成熟,相关的应用正在逐年增加,由于云
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP308;TP301.6
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-10
- 第1章 绪论10-18
- 1.1 课题背景10-11
- 1.2 国内外研究现状11-16
- 1.2.1 绿色云计算11-13
- 1.2.2 基于虚拟机的节能调度13-14
- 1.2.3 基于任务的节能调度14-15
- 1.2.4 基于 DVS 的节能调度15-16
- 1.3 课题的主要工作16-17
- 1.4 论文的内容安排17-18
- 第2章 云计算任务调度相关技术综述18-25
- 2.1 云计算的基本概念18-20
- 2.1.1 云计算的定义18-19
- 2.1.2 云计算的特征19-20
- 2.2 云计算任务编程模型20-22
- 2.3 云计算任务调度架构22-23
- 2.4 云计算任务资源消耗预测23-24
- 2.5 本章小结24-25
- 第3章 基于神经网络的任务资源消耗预测模型25-43
- 3.1 神经网络简介25-30
- 3.1.1 神经网络的组成25-27
- 3.1.2 神经网络拓扑结构27-28
- 3.1.3 神经网络学习方式28-29
- 3.1.4 神经网络学习算法29-30
- 3.2 影响任务执行资源消耗的因素30-32
- 3.2.1 影响程序性能与任务开销的硬件因素30-31
- 3.2.2 影响程序性能与任务开销的软件因素31
- 3.2.3 输入数据31-32
- 3.3 BP 神经网络预测模型32-38
- 3.3.1 神经网络预测模型32-35
- 3.3.2 神经网络输入降维35-37
- 3.3.3 神经网络训练和验证37-38
- 3.4 样本数据38-42
- 3.4.1 软件样本及特征提取38-40
- 3.4.2 程序运行历史信息收集40-42
- 3.5 本章小结42-43
- 第4章 基于混合遗传算法的任务节能调度43-51
- 4.1 遗传算法简介43-44
- 4.1.1 遗传算法的基本原理43-44
- 4.1.2 遗传算法的求解步骤44
- 4.1.3 遗传算法的基本特点44
- 4.2 云计算任务分配模型44-46
- 4.2.1 任务分配问题的描述44-45
- 4.2.2 任务分配问题的数学模型45-46
- 4.3 混合遗传算法46-50
- 4.3.1 遗传算法的基因编码46-47
- 4.3.2 目标函数与适应度函数47
- 4.3.3 选择与遗传操作47-48
- 4.3.4 修正种群个体48-49
- 4.3.5 算法流程49-50
- 4.4 本章小结50-51
- 第5章 实验结果及数据分析51-66
- 5.1 任务资源消耗预测51-56
- 5.1.1 实验环境51-52
- 5.1.2 预测结果误差分析52-54
- 5.1.3 资源曲线拟合效果54-56
- 5.2 任务节能调度仿真56-65
- 5.2.1 CloudSim 简介56-58
- 5.2.2 仿真程序设计与实现58-60
- 5.2.3 算法收敛效果对比60-61
- 5.2.4 仿真结果及分析61-65
- 5.3 本章小结65-66
- 结论66-67
- 参考文献67-72
- 攻读学位期间发表的学术论文72-74
- 致谢74
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