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随着移动云计算的快速发展和应用普及,如何对移动云中心资源进行有效管理同时又降低能耗、确保资源高可用是目前移动云计算数据中心的热点问题之一.本文从CPU、内存、网络带宽和磁盘四个维度,建立了基于多目标优化的虚拟机调度模型VMSM-EUN(Virtual Machine Scheduling Model based on Energy consumption,Utility and minimum Number of servers),将最小化数据中心能耗、最大化数据中心效用以及最小化服务器数量作为调度目标.设计了基于改进粒子群的自适应参数调整的虚拟机调度算法VMSA-IPSO(Virtual Machine Scheduling Algorithm based on Improved Particle Swarm Optimization)来求解该模型.最后通过仿真实验验证了本文提出的调度算法的可行性与有效性.对比实验结果表明,本文设计的基于改进粒子群的自适应虚拟机调度算法在进行虚拟机调度时,能在降低能耗的同时提高数据中心效用. 相似文献
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针对移动互联网用户具有移动性的特点,采用移动云的概念来分担计算任务.粒子群算法能够有效地寻找移动互联网的计算资源,从而提高云计算中各个计算资源的分配速度和计算效率.采用粒子群算法,兼顾用户的服务质量,高效调度异构网络中的计算资源,完成具有大计算量的科学计算的云计算资源调度方案.仿真结果表明,所提策略能够提高资源调度的速度,并且能提高云计算的效率. 相似文献
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杨炳保 《计算机技术与发展》2013,(8)
移动终端设备发展迅速,推动着移动互联网的迅猛发展。然而,移动终端的硬件资源如计算能力、存储空间以及电池续航能力等的限制,也成为了移动互联网的发展瓶颈。云计算作为一种新型的计算模式,很好地解决了移动终端资源不足的问题。通过研究云计算的相关技术,使用Hadoop开源框架搭建私有云平台作为服务器端并以Android手机平台作为客户端实现了一个面向移动终端的基于云服务的文件管理系统,用于管理文件并提供终端文件的上传、下载服务。结果表明,系统具有良好的稳定性和可行性。 相似文献
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移动终端设备发展迅速,推动着移动互联网的迅猛发展。然而,移动终端的硬件资源如计算能力、存储空间以及电池续航能力等的限制,也成为了移动互联网的发展瓶颈。云计算作为一种新型的计算模式,很好的解决了移动终端资源不足的问题。通过研究云计算的相关技术,使用Hadoop开源框架搭建私有云平台作为服务器端并以Android手机平台作为客户端实现了一个面向移动终端的基于云服务的文件管理系统,用于管理文件并提供终端文件的上传、下载服务。结果表明,系统具有良好的稳定性和可行性。 相似文献
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针对移动云计算环境下的任务调度存在耗时长、设备能耗高的问题,提出了一种基于改进的鸟群算法(improved bird swarm algorithm,IBSA)的任务调度策略。首先,构建了以能耗和时间为主的移动云任务调度模型;其次,提出了自适应感知系数和社会系数,避免了算法陷入局部最优;构建了学习因子优化飞行行为,保证了个体寻优能力;最后,任务调度目标函数作为鸟群个体的适应度函数参与算法的迭代更新。仿真结果表明相比于蚁群算法、粒子群算法、鲸鱼算法等,改进的鸟群算法在移动云计算任务调度方面具有良好的效果,能够有效地节省时间和降低能耗。 相似文献
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《计算机测量与控制》2014,(4)
移动设备已经逐步成为对外服务平台的一种常用接入和分发途径,然而移动终端如何安全分发多媒体服务却一直受到移动终端本身的处理能力限制;自从移动设备诞生以来,其计算处理能力一直抑制着其使用轻量级应用和复杂的安全性算法,因此提出一种以减轻移动设备负担为目的的云计算架构,其可以通过订阅发布的移动健壮性服务,以执行轻量级多媒体应用及复杂的安全算法来完成;该架构使用了云计算协议管理模式,试图从提供多媒体传感信号处理及移动安全服务的应用方面,来实现和验证如何超越已存在的移动设备的局限性。 相似文献