基于遗传算法和蚁群算法的节能调度研究

【摘要】：伴随着计算机技术和计算机网络的发展,云计算作为一种新的计算方式,由于具有很高的可扩展性和可用性,很快成了学术界和产业界的研究热点[1]。由于大量的数据和计算集中在云端,这使得云计算系统的能耗开销变得越来越大。高能耗带来了多方面的问题,不仅造成了能源的浪费、系统运行的不稳定,同时也对我们赖以生存的环境造成了不良影响。因此,云计算系统的高能耗问题成为亟待解决的迫切问题。 本文首先回顾了优化云计算系统能耗的3类主要技术：电压动态调整技术、虚拟化技术和关闭／休眠技术。上述3种能耗优化管理技术有不同的应用场景,同时也存在不同的问题。但从根本上来说,造成能源浪费的主要原因是任务调度的不合理。因此,研究和设计优质高效的任务调度算法是实现优化能耗和系统性能的最佳途径。目前存在的主要任务调度方法有：基于Agent的任务调度、基于成本的任务调度、基于Petri网的任务调度、启发式算法和其他任务调度算法。 本文从启发式算法入手,首先总结了遗传算法和蚁群算法的基本理论,然后在这些理论的基础上提出了一种基于遗传算法和蚁群算法的节能调度算法。算法的主要思想是通过复制任务,使任务的副本分配到与其不在同一节点执行的后继任务之前,通过这种方式缩短任务的执行时间并且减少通信的能耗。本文的另-个主要创新是设计了一种动态融合策略,使遗传算法在最优时机切换到蚁群算法,因为遗传算法的进化率伴随着时间的推移是逐渐降低的,而蚁群算法由于早期信息素的匮乏导致进化速率较慢,后期会越来越快。相比较单纯的遗传算法或者蚁群算法,将两种算法动态融合可以提高算法的性能,使算法在较短的时间内收敛到最优结果。最后,通过实验仿真,验证算法的有效性和优缺点。 本文提出的遗传算法和蚁群算法动态融合算法通过模拟仿真实验,可以在不引起显著的能耗增长的前提下缩短任务执行时间；相比较单纯的遗传算法,可以提高算法性能10%左右。将这一调度算法嵌入到云计算系统并确定合适的参数,可以显著降低系统的能源消耗并且该算法拥有广阔的应用空间。 【关键词】：云计算 遗传算法 动态融合 蚁群算法 任务调度
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.3 本文主要工作17-18
• 1.4 本文的组织结构18-19
• 第2章 云计算与任务调度19-24
• 2.1 云计算的概念及特点19
• 2.2 云计算平台体系结构19-22
• 2.3 云计算中的任务调度22-23
• 2.3.1 任务调度模型22
• 2.3.2 任务调度目标22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 遗传算法理论24-29
• 3.1 遗传算法简介24-25
• 3.2 遗传算法的实现方法25-28
• 3.2.1 编码25-26
• 3.2.2 遗传操作26-27
• 3.2.3 适应度函数27-28
• 3.2.4 运行参数28
• 3.3 本章小结28-29
• 第4章 蚁群算法理论29-32
• 4.1 蚁群算法简介29-30
• 4.2 蚁群算法的实现方法30-32
• 第5章 基于动态融合的遗传算法与蚁群算法求解任务调度问题32-45
• 5.1 基于DAG的任务调度模型32-33
• 5.1.1 系统模型32
• 5.1.2 任务模型32-33
• 5.2 基于遗传算法的任务调度33-38
• 5.2.1 编码33-34
• 5.2.2 适应度函数34-35
• 5.2.3 交叉操作35-37
• 5.2.4 变异操作37-38
• 5.2.5 运行参数设定38
• 5.3 遗传算法与蚁群算法的动态融合策略38-41
• 5.4 进化信息的传递41-42
• 5.5 基于蚁群算法的任务调度42-43
• 5.5.1 调度搜索策略42
• 5.5.2 信息素更新策略42-43
• 5.6 算法的形式化描述43-44
• 5.7 本章小结44-45
• 第6章 实验分析45-54
• 6.1 实验环境45-46
• 6.2 简单实例分析46-47
• 6.3 实验数据与结果47-52
• 6.4 实验分析52-53
• 6.5 本章小结53-54
• 第7章 总结和展望54-55
• 7.1 总结54
• 7.2 展望54-55
• 参考文献55-58
• 致谢58-59
• 攻读硕士期间发表的学术论文目录59-60
• 学位论文评阅及答辩情况表60

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