云计算环境中的资源调度策略研究及仿真分析

浙江师范大学 王梅

本文的任务调度研究内容基于Map/Reduce思想的第二部分,并且就虚拟机迁移这两方面作了工作：(1)任务调度算法优化,本文主要研究是如何合理地将各个子任务分配给虚拟资源,以提高任务的总体完成时间。首先将云环境资源建模成遗传优化和蚁群优化的任务调度算法优化问题,将任务进行分类后利用改进的遗传算法求得初始解,再将初始解代入改进的蚁群算法,求得最优解。结合遗传优化算法全局优化能力和蚁群优化算法的局部优化能力,通过Cloudsim进行仿真验证该算法的优越性,实验表明该算法收敛速度较快,能够有效地节约时间,是一种有效的资源调度算法。(2)一种虚拟机迁移技术的研究,本文提出了一种考虑多重因素的虚拟机迁移策略,以降低服务器使用率为目的,通过选择负载均衡代价最小和网络传输代价最小的虚拟机迁移策略以降低数据中心能耗。

云计算环境中的资源调度策略研究及仿真分析