基于改进混合遗传算法的云资源调度算法

在云计算中,系统规模和虚拟机迁移数量都是十分庞大的,需要高效的调度策略对其进行优化。将云计算的任务分配抽象为背包求解问题,可通过遗传算法进行求解。传统的遗传算法具有局部搜索能力差以及早熟现象的缺点,本文采用遗传和贪婪相结合的混合遗传算法。针对混合遗传算法在资源利用率与能源消耗的收敛速度较慢问题,本文通过改进适应度函数,改变了适应度函数在不同染色体间的差异度,从而提高了染色体在选择算子中的择优性能。仿真结果表明,该方法能够有效提高混合遗传算法在云计算资源优化中的收敛速度。     

一种基于积分投影的人眼定位算法

提出一种基于积分投影的人眼定位算法.该算法首先根据脸部肤色分割出人脸区域,然后再用积分投影函数定位人眼.实验表明,该算法能比较准确地识别出入眼区域并进行定位,且计算量小、处理速度较快、鲁棒性较好,该算法在实践中具有极大的可行性和较高的准确性.     

基于改进蚁群算法的云资源调度研究

如何同时满足数据资源的高效利用和使用者对运营商提出的QoS请求已经成为了当下的研究热点,提出使用改进蚁群算法对云资源的的调度进行研究.研究将云计算特征与蚁群算法相融合并通过仿真实验的方式进行验证.研究结果表明:基于改进蚁群算法的调度策略与基本蚁群算法相比,运行时间更短、平均费用更低、可靠性更高、总体效用更高、DI值更好...     

一种基于免疫克隆的偏好多维QoS云资源调度优化算法

针对云计算环境中高效资源调度问题,首先从理论上对云资源调度进行了建模,对用户应用偏好和多维QoS中的用户效用进行了量化,给出了多维QoS优化的目标函数.结合具有快速多目标优化能力的免疫克隆算法,提出了一种云资源调度优化算法.根据应用偏好信息为抗体分配偏好优先级,据此进行抗体的免疫克隆操作,提高抗体免疫基因操作的预见性,...     

资源定位服务的分布式生成树模型及算法研究

针对云计算中资源定位索引的瓶颈问题,基于分布式生成树DST提出了一种自适应的资源定位服务DST-RLS模犁以及搜索半径限制的资源定位算法SRL.通过给出代表元选取规则,使代表元均衡分布在DST-RLS模型中,提高了资源定位服务的负载均衡性.SRL算法支持复杂查询和灵活的搜索策略,算法的时间复杂度为常数阶.数学分析和仿真...     

一种基于定位纠偏技术的通信线路资源采集方法研究

本文提出了一种基于定位纠偏技术的通信线路资源采集方法,利用通信线路资源采集技术对资源数据进行规范化、标准化采集以提高资源采集效率,并利用改进的聚类算法对采集的定位坐标进行分类,找出成员最多的子类计算该子类中心点坐标从而获得最终的定位纠偏坐标,以提高资源定位准确率。最后,通过实验证明了该定位纠偏算法能够有效提高定位准确度。     

一种基于TOA的定位优化算法

提出了一种在非视距环境下,当基站处于不良布站情况,即基站不能如蜂窝状包围住移动台时,测电波到达时间(TOA)定位算法的一种优化方法。其主要思想为先利用三基站相交线定位方法测得一个移动台的初始值坐标,再通过初始值坐标,确定基站选择和坐标优化机制,选择两两基站最优搭配,利用最优基站的圆周线相交定位方法,经过多次测量,消除NLOS误差对测量值的影响,最终确定出移动台坐标。此方法计算量小,结构简单,经验证,此方法比原来方法有更高的测量精度。     

多态蚁群算法优化的云资源调度策略研究

针对传统蚁群算法易陷于早熟收敛等问题,提出了采用自适应多态蚁群算法(APACA)来寻求一组最优的资源调度方案,并与轮循(RR)调度算法和传统的蚁群(ACA)算法通过CloudSim仿真平台进行对比,结果表明:APACA在任务处理的平均完成时间更具有优势。     

一种基于动态关键路径的云工作流调度算法探讨

云工作流调度算法是信息传输和沟通的主要方式。为适应当前活动实践需求,将云计算作为计算机运转调节的主要手段,合理进行云环境下工作调度因素的调节,在探索信息技术沟通渠道创新中发挥着不可忽视的作用。文章结合国内技术分析的基本情况,首先阐述了云工作流调度算法路径研究价值,其次着重从集合式工作调度、单元限制条件分析等方面,探究一种基于动态关键路径的云工作流调度算法要点,以达到明确技术关键条件,促进云工作服务手段调节革新的目的。     

一种基于振荡退火算法的云任务放置方法

介绍了一种利用振荡式冷却参数模拟退火算法解决云任务放置的方法,随着互联网的快速发展,云端拥有了强大的处理能力,连接在其上的用户越来越多。本文结合元启发式算法能够较好解决NP-hard难题的优势,研究并分析了云环境下虚拟机对任务的放置方法,根据模拟退火算法中降温函数中冷却参数的特性,提出了一种基于振荡退火算法的云任务放置方法。经实验证明,该方法所得结果优于经典模拟退火算法,缩短了系统完工时间。     

电信运营商私有云适应性分析

首先通过对电信运营商IT资源及管理运维现状进行阐述,进而指明在此种现状下进行私有云建设面临的挑战。在面对这些挑战时,提出电信运营商应具有的私有云能力。以中国联通现有云化架构为例,建议复用uCloud现有技术并引入新技术,提出中国联通私有云目标架构。私有云目标架构与现状的差距,引入开源云平台进行解决。列举了4种开源云平台Openstack、CloudStack、Eucalyptus、OpenNebula,对他们的总体能力和联通私有云实际落地面临问题的解决能力进行比较。     

云计算环境下任务调度算法的研究

在云计算环境中存在庞大的任务数,为了能更加高效地完成任务请求,如何进行有效地任务调度是云计算环境下实现按需分配资源的关键。针对调度问题提出了一种基于蚁群优化的任务调度算法,该算法能适应云计算环境下的动态特性,且集成了蚁群算法在处理NP-Hard问题时的优点。该算法旨在减少任务调度完成时间。通过在CloudSim平台进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法能减少任务平均完成时间、并能在云计算环境下有效提高调度效率。     

移动互联网的云计算应用研究

随着云计算方式的发展,移动互联网的不断优化和智能终端的逐渐普及,移动云计算势必成为移动互联网未来发展趋势。文中结合移动互联网的现状分析了目前移动云计算的主要应用研究,并总结了移动云计算的特点与发展过程中面临的主要问题,同时对其研究方向提出了展望     

云计算安全方案与部署研究

云安全是云计算产业发展面临的关键问题,业界尚未形成完整成熟的体系及解决方案.本文给出了典型的云计算部署方案,分析了云计算安全要素,并结合典型云计算架构,提出了全面的私有云安全部署方案.     

基于SOM聚类的台风云型模式发现

Dvorak等人提出的基于卫星云图的云型和云系特征的热带气旋强度估计方法已被世界气象组织推荐给全球使用.本文尝试从历史数据中自动发现典型的云型模式,实现Dvorak模板图像的自动选取、匹配和识别.采用SOM对12000多幅红外云图进行聚类,采用提出的局部统计信息等特征,分析了某些距离作为相似性度量存在而只能发现球形簇的缺点;对不同的特征和相似性度量进行了对比试验,并分析了SOM拓扑误差和量化误差.从实验结果可以看出,局部熵特征有着最小的量化误差,但聚类准确度较低.原始图像作为输入特征时,有着较高的聚类准确度及拓扑保持度.局部统计信息特征比局部熵特征量化误差大,但有着更高的聚类准确度.这些结论为采用无监督聚类方法来发现云型模式并找到最佳的特征和较好的相似性度量以取得更好的结果提供了重要的参考,也有助于避免目前云图自动化分析研究中对特征和度量选取的随意性.     

A Survey of Mobile Cloud Computing

Mobile Cloud Computing (MCC) is emerging as one of the most important branches of cloud computing. In this paper, MCC is defined as cloud computing extended by mobility, and a new ad-hoc infrastructure based on mobile devices. It provides mobile users with data storage and processing services on a cloud computing platform. Because mobile cloud computing is still in its infancy, we aim to clarify confusion that has arisen from different views. Existing works are reviewed, and an overview of recent advances in mobile cloud computing is provided. We investigate representative infrastructures of mobile cloud computing and analyze key components. Moreover, emerging MCC models and services are discussed, and challenging issues are identified that will need to be addressed in future work.     

云计算中基于能耗比例模型的虚拟机调度算法

针对资源虚拟化环境中的混合型负载调度问题,提出一种基于能耗比例模型的虚拟机调度算法.该算法利用处理器的"性能计数器"机制来评估各个虚拟机的近期能耗状态,并采用"最近最小能耗比例优先"的策略进行调度.理论分析给出了该算法的有效性证明和相关特性.实验结果显示,当系统面对混合型负载时,基于能耗比例模型的调度算法在"调度偏差"和"相对能效"两方面明显优于现有的虚拟机调度算法.     

电力云计算中关联任务调度算法

针对传统电力系统计算平台在计算、存储、信息集成和分析等方面的不足,建立基于云计算的电力系统计算平台。针对电力云计算平台中对关联任务调度进行调度时出现任务执行延迟的问题,提出了一种基于任务分层算法DAG。算法将任务按任务集合优先级的高低顺序调度至具有最小完成时间的资源上。试验证明关联任务调度算法能够有效地减缓关联任务延迟。     

云计算端到端解决方案

本文首先分析企业IT部门面临的挑战和云计算所带来的机遇;然后通过戴尔云计算整体解决方案探讨如何构建端到端云计算平台;接着重点探讨如何实现客户端虚拟化。     

基于龙芯多核处理器的云计算节点机

提出了一种基于龙芯多核处理器的高效能云计算节点机的软硬件设计和实现方法,并研制成功相应原型系统。实验和测试表明,本系统单节点取得了每秒0.256×1012次浮点运算能力（Tflops）,单一机柜可容纳42个1U节点机箱,672颗CPU,2 688个CPU核（672×4）的性能,总体具有基于龙芯多核处理器、高密度、高性能功耗比等优点,为基于龙芯多核处理器的云计算系统奠定了坚实基础。