论文总字数：19900字

目 录

第一章 绪论 3

1.1 前言 3

1.2 研究背景 3

1.3 国内外研究现状 3

1.4 论文主要工作 4

第二章 云计算及任务调度相关理论 4

2.1 云计算相关理论 4

2.1.1 云计算理论 4

2.1.2 云计算的特点 5

2.1.3 云计算的体系结构 5

2.1.4 云计算的服务类型 6

2.2 云计算任务调度综述 6

2.2.1 云计算任务调度的定义 6

2.2.2 云计算任务调度的特点 7

2.2.3 云计算任务调度的核心 7

第三章 基本蚁群算法 8

3.1 基本蚁群算法的原理 8

3.2 基本蚁群算法数学模型 9

3.3 基本蚁群算法的优点 11

3.4 基本蚁群算法的缺点 11

第四章 改进蚁群算法进行云计算任务调度 11

4.1 更新信息素 11

4.1.1 全局更新信息素 11

4.1.2 局部更新信息素 12

4.2 改进蚁群算法实现 12

第五章 云计算任务调度测试平台的实现 15

5.1 CloudSim概述 15

5.2 CloudSim环境配置 16

5.2.1 MyEclipse的安装与配置 16

5.2.2 CloudSim的安装与配置 16

5.2.3 CloudSim导入Eclipse开发工具步骤 16

5.3 CloudSim环仿真流程及程序编写 17

第六章 总结与展望 24

6.1 总结 24

6.2 展望 24

参考文献 24

致谢 25

面向基本蚁群算法的任务处理研究

张婷婷

, China

Abstract: Cloud computing is an emerging network technology that has been gradually developed through grid computing, distributed computing, and parallel computing. The use of cloud computing has broken the traditional service model. It has formed a new business model by combining with the current Internet technology^[1]. Nowadays, resources in cloud computing are realized through virtual machine resources. It virtualizes various data resources through virtualization technology, and then dynamically deploys these resources to users^[2].

Faced with the continuous expansion of data size and the continuous increase in the number of users, how to make data resources be used efficiently and meet the QoS requests put forward by users is the most important issue for cloud computing task scheduling. Therefore, in the current development of cloud computing, it is of great significance to study the task scheduling of virtual machines in cloud computing.

This paper studies the current trend of the development of cloud computing and the research status of task scheduling, and introduces the related technologies of task scheduling and resource allocation. After analyzing the characteristics of virtual machine task scheduling, the advantages and disadvantages of task scheduling model and traditional ant colony algorithm are summarized. Combining the principle of ant colony algorithm and cloud computing task scheduling, the idea of using the improved ant colony algorithm for task scheduling is proposed, and the pheromone conditioning parameters are added to the traditional ant colony algorithm^[3]. Finally, experiments on the Cloud Sim simulation system show that the improved ant colony algorithm performs task assignment on the virtual machine.

Keywords: cloud computing;ant colony algorithm; task scheduling; CloudSim simulation

绪论

1.1 前言

现在，互联网的使用越来越普遍，大家都开始离不开它，无论是日常工作还是生活，单一的计算机处理数据的能力已经不能够适应我们的日常需要了。云计算技术的出现，可以有效地解决这类问题。云计算是一种新型计算方式，它运用互联网的高速传输能力，把处理操作数据的过程从单个的计算机转变为互联网中的计算机群中，从而极大地缩小了对于数据的处理时间。任务调度作为云计算中的核心技术，它的性能同云计算的服务质量有着直接关联，目前已经有很多的专家学者提出了各种算法来优化云计算任务中的调度过程。本章先是介绍了云计算中的任务调度策略的研究背景，然后描述了云计算的国内外研究现状，最后总结出了全文的主要工作。

1.2 研究背景

伴随着信息时代的快速发展，人们对于互联网络的认识越来越深入，信息技术的影响越来越大。越来越多的用户通过利用网络的便捷性来处理各项任务，这样毫无疑问使得网络中的数据呈井喷式持续增长，为了解决网络资源供不应求的情况，云计算开始出现了。

并行计算和网格计算经过了漫长时间的发展之后，越来越多的专家们看到了分布式计算结构的优势，因此云计算就产生了。资源分布的无序性和任务需求的多样性使得云计算环境异常复杂，有可能出现任务分配到的资源因损坏或者异常，产生任务链无法正常运行;也有可能出现资源竞争的情况下，谁也得不到资源，出现资源浪费的现象，使得云资源不能充分利用，造成成本增加。因此，保证云计算资源的高效利用了成为目前所要研究云计算首先要解决的问题。

1.3 国内外研究现状

当今社会在云计算方面的发展离不开微软、亚马逊、IBM以及谷歌等其他大中型公司的扶持，他们对于推动云计算的研究发挥了不可替代的作用。因为各个公司主要经营的业务范围以及计划目标各有差异，所以在具体定义云计算的概念上也有着挺大的差异，不过在研究的方向上都具有这样高效地利用系统设备和资源的问题。在云计算环境下的任务调度以及资源分配这个话题上，一方面是我们不去考虑各个任务之间和不同资源之间的相通点并能够去预测到调度之后的结果这样一种任务调度策略，这种被称为静态调度；另一方面是必须要充分的考虑各个任务之间和不同资源之间的相通点并不能够预测到任务调度之后的结果的一种调度策略，这种被称为动态调度。第一种调度策略很容易被实现，不过它的调度结果不太能满足我们的需求；而第二种调度策略运行环境较为复杂并且难于实现，但它的调度策略较为合理而且调度的结果相对于第一种调度有着明显的优势。现在我们采用的相对多的策略是第二种——动态调度^[4]，但是不管任务调度的研究方向怎样变化，它的最后目标都是能够让云资源被充分而且高效地得到利用。

Yahoo一开始提出过一种根据资源节点性能的强弱来调度任务的策略，它以设置一个用户的全部任务可以使用的资源最大限度这样的方式来避免资源不足或大量占用空闲资源的不良现象的出现。

Facebook在云计算平台使用Fair任务调度策略使所有的用户任务都可以得到几乎相等的资源数量，而且可以较为良好的运用到现实的环境之中。就目前而言，Fair任务调度策略在实际运用中有着比较好的普遍性和性能。

除了上面所说的一些云计算平台上的调度策略，还有一些专家学者对特定环境之下的调度策略提出了许多创新性的改善。王伟等研究云计算的系统运行时发现关于系统的能耗问题较为突出^[5]，因此提出了一种可以优化系统的能耗的一种任务调度策略。张海洲等研究面向云计算中的副本任务调度时，提出了一种会自行去适应副本的任务调度的这样一种策略，它不但可以较好地实现副本的复制、销毁、迁移等操作^[6]，而且可以很好地平衡各个系统资源节点负载。赵青华等提出了一种把动态优先级以及萤火虫行为结合的针对云计算的任务调度策略，这种策略不但能够减少任务的完成时间，而且能够均衡虚拟机群的负载以此同时降低任务的错失率^[7]。

1.4 论文主要工作

（1）介绍了云计算的相关概念、特点、服务类型以及体系架构；

（2）叙述了云计算的任务调度的定义、特征及其目标；

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