蟻群演算法cloudsim資源調度

❶ 基於蟻群演算法的工作流任務調度演算法與CloudSim模擬

你這個解決了嗎，我畢設也做這個，能不能共享一下代碼

❷ 如何將蟻群演算法植入cloudsim作為資源調度策略

cloudsim是澳大利亞墨爾本大學的網格實驗室和Gridbus項目宣布推出的雲計算模擬軟體。
主要類的介紹：

Cloudlet類：構建雲環境下的任務。
DataCenter類：數據中心，支持虛擬化的網格資源，處理虛擬機上面的信息查詢，也包含虛擬機對資源的分配策略的處理。
DataCenterBroker類：隱藏了虛擬機的管理，如創建、任務提交、虛擬機的銷毀等，即是一個代理業務。
Host類：擴展了機器對虛擬機除處理單元(PE)之外的參數分配策略，如帶寬、存儲空間、內存等，一台Host可對應多台虛擬機。
VirtualMachine類：虛擬機類，運行在Host上，與其它虛擬機共享資源，每台虛擬機由一個擁有者所有，可提交任務，並由VMScheler類定製該虛擬機的調度策略。
VMScheler類：虛擬機的調度策略，用來管理執行任務，實現了任務介面。
VMCharacteristics類：提供虛擬機描述。
VMMAllocationPolicy類：虛擬機監視器策略類，描述同一Host上的多台虛擬機共享資源的策略。

VMProvisioner類：實現數據中心的主機到虛擬機的映射。
主要過程：
①初始化一些值。
②創建數據中心,本實驗中為兩個數據中心：
DataCenter Mydatacenter_0 = createDatacenter(「MyDatacenter_0」);
DataCenter Mydatacenter_1 = createDatacenter(「MyDatacenter_1」);

③創建數據中心的代理業務：
DatacenterBroker broker = createBroker();
Int brokerId = broker.get_id();//獲取代理的ID:
④創建虛擬機列表:

Private static VirtualMachineList cerateVm(int userID,int vms)
{
VirtualMachineList list = new VirtualMachineList();

//VM 一些基本參數
Long size = 10000;

Int vcpus = 1;

Int priority = 1;
String vmm = 「bingchean」;//my name
//創建一個虛擬機列表數組
VirtualMachineList[] Myvm = new VirtualMachineList[vms];
For(int i = 0;i < vms;i++)
{
Vm[i] = new VirtualMachine
(new VMCharacteristics(i,usersID,size,memory,bw,vcpus,priority,
vmm,new TimeSharedVMScheler()));
//將每個創建好的虛擬機放入列表
List.add(vm[i]);
}
Return list;}

//創建15個虛擬機.
vmlist = createVM(brokerID,15);

//創建40個任務
cloudletlist = createCloudletlist(brokerId,40);

⑤提交任務列表和虛擬機列表
Broker.submitVMList(vmlist);
Broker.submitCloudletList(cloudletlist);

⑥開始模擬.
GridSim.startGridSimulation();
CloudletList newList = broker.getCloudletList();

⑦模擬結束,停止實驗,列印結果.
GridSim.stop GridSimulation();
printCloudletList(newList);

⑧列印每個數據中心的dept值.
Mydatacenter_0.printDepts();
Mydatacenter_1.printDepts();

實驗里運用蟻群演算法對資源分配，和普通的沒使用蟻群演算法的隨機演算法進行資源分配的實驗進行了對比。創建了兩個數據中心，15個虛擬機，分別執行20,30,40,50,60個任務,上圖中選取的是執行40個任務時的狀態.最後是通過QoS標准對交付給用戶的服務進行評判.
結果：

。。。。。太長

執行20個資源:平均耗時:
(4*40 + 11*80 + 3*60 + 2*160) / 15 = 102.67

執行30個資源:平均耗時:
(16*80 + 6*120 + 8*160) / 15 = 218.67

執行40個資源:平均耗時:
(4*80+24*120+12*240) / 15 = 405.33

執行50個資源:平均耗時:
(12*120 + 16*160 + 9*180 + 9*240 + 4*320) / 15 = 601.33

執行60個資源:平均耗時
(32*160 + 12*240 + 16*320) / 15 = 874.67
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Qos中約束條件可以表述為:

要最終尋找的路徑要保證最短,且保證T(R)要最小,在圖G中尋找的范圍約束條件為滿足上式中的ABC.這樣做就可以保證雲計算在資源分配策略上滿足QoS標准.

❸ 如何在cloudsim種實現調度演算法

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在CloudSim下有個DatacenterBroker.java文件，裡面有個方法bindCloudletToVm()，重寫這個方法或者寫一個分配策略然後自己調用也是一樣的，詳細的在《雲計算第二版》中第九章有說明，也只有在第二版的有，下面是第二版鏈接，大概也就275頁左右吧（PDF） 提取碼:hwb0

❹ 如何將蟻群演算法植入cloudsim作為資源調度策略

cloudsim是澳大利亞墨爾本大學的網格實驗室和Gridbus項目宣布推出的雲計算模擬軟體。
主要類的介紹：

• Cloudlet類：構建雲環境下的任務。
• DataCenter類：數據中心，支持虛擬化的網格資源，處理虛擬機上面的信息查詢，也包含虛擬機對資源的分配策略的處理。
• DataCenterBroker類：隱藏了虛擬機的管理，如創建、任務提交、虛擬機的銷毀等，即是一個代理業務。
• Host類：擴展了機器對虛擬機除處理單元(PE)之外的參數分配策略，如帶寬、存儲空間、內存等，一台Host可對應多台虛擬機。
• VirtualMachine類：虛擬機類，運行在Host上，與其它虛擬機共享資源，每台虛擬機由一個擁有者所有，可提交任務，並由VMScheler類定製該虛擬機的調度策略。
• VMScheler類：虛擬機的調度策略，用來管理執行任務，實現了任務介面。
• VMCharacteristics類：提供虛擬機描述。
• VMMAllocationPolicy類：虛擬機監視器策略類，描述同一Host上的多台虛擬機共享資源的策略。


• VMProvisioner類：實現數據中心的主機到虛擬機的映射。

主要過程：
①初始化一些值。
②創建數據中心,本實驗中為兩個數據中心：
DataCenter Mydatacenter_0 = createDatacenter(「MyDatacenter_0」);
DataCenter Mydatacenter_1 = createDatacenter(「MyDatacenter_1」);

③創建數據中心的代理業務：
DatacenterBroker broker = createBroker();
Int brokerId = broker.get_id();//獲取代理的ID:
④創建虛擬機列表:


Private static VirtualMachineList cerateVm(int userID,int vms)
{
VirtualMachineList list = new VirtualMachineList();

//VM 一些基本參數
Long size = 10000;

Int vcpus = 1;

Int priority = 1;
String vmm = 「bingchean」;//my name
//創建一個虛擬機列表數組
VirtualMachineList[] Myvm = new VirtualMachineList[vms];
For(int i = 0;i < vms;i++)
{
Vm[i] = new VirtualMachine
(new VMCharacteristics(i,usersID,size,memory,bw,vcpus,priority,
vmm,new TimeSharedVMScheler()));
//將每個創建好的虛擬機放入列表
List.add(vm[i]);
}
Return list;}

//創建15個虛擬機.
vmlist = createVM(brokerID,15);

//創建40個任務
cloudletlist = createCloudletlist(brokerId,40);

⑤提交任務列表和虛擬機列表
Broker.submitVMList(vmlist);
Broker.submitCloudletList(cloudletlist);

⑥開始模擬.
GridSim.startGridSimulation();
CloudletList newList = broker.getCloudletList();

⑦模擬結束,停止實驗,列印結果.
GridSim.stop GridSimulation();
printCloudletList(newList);

⑧列印每個數據中心的dept值.
Mydatacenter_0.printDepts();
Mydatacenter_1.printDepts();

實驗里運用蟻群演算法對資源分配，和普通的沒使用蟻群演算法的隨機演算法進行資源分配的實驗進行了對比。創建了兩個數據中心，15個虛擬機，分別執行20,30,40,50,60個任務,上圖中選取的是執行40個任務時的狀態.最後是通過QoS標准對交付給用戶的服務進行評判.
結果：


。。。。。太長

• 執行20個資源:平均耗時:

(4*40 + 11*80 + 3*60 + 2*160) / 15 = 102.67

• 執行30個資源:平均耗時:

(16*80 + 6*120 + 8*160) / 15 = 218.67

• 執行40個資源:平均耗時:

(4*80+24*120+12*240) / 15 = 405.33

• 執行50個資源:平均耗時:

(12*120 + 16*160 + 9*180 + 9*240 + 4*320) / 15 = 601.33

• 執行60個資源:平均耗時

(32*160 + 12*240 + 16*320) / 15 = 874.67
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Qos中約束條件可以表述為:


要最終尋找的路徑要保證最短,且保證T(R)要最小,在圖G中尋找的范圍約束條件為滿足上式中的ABC.這樣做就可以保證雲計算在資源分配策略上滿足QoS標准.

❺ 雲計算：資源調度管理的目錄

第1章 雲計算概述
1.1 雲計算發展背景
1.2 雲計算是集大成者
1.3 為什麼需要雲計算？
1.4 雲計算發展現狀和趨勢
1.5 雲計算應用初步分類
1.6 雲計算的產業鏈中的不同角色
1.7 雲計算主要特徵和技術挑戰
1.8 小結
思考題
參考文獻
第2章 雲數據中心概述
2.1 雲數據中心概述
2.1.1 雲數據中心介紹
2.1.2 雲數據中心的需求和挑戰
2.2 雲計算數據中心資源調度需求分析
2.2.1 技術需求
2.2.2 技術目標
2.3 雲計算數據中心資源調度研究進展
2.4 雲計算數據中心資源調度方案分析
2.4.1 goosle解決方案
2.4.2 amazon解決方案
2.4.3 1bm解決方案
2.4.4 hp解決方案
2.4.5 vmware解決方案
2.4.6 其他廠家解決方案
2.5 雲計算數據中心資源調度標准進展
2.6 雲計算數據中心資源調度關鍵技術及研究熱點
2.7 小結
思考題
參考文獻
第3章 雲資源定義與建模
3.1 引言
3.2 雲數據中心資源建模
3.2.1 雲數據中心多級體系結構
3.2.2 雲數據中心涉及的資源
3.3 雲數據中心資源定義
3.4 資源管理
3.5 小結
思考題
參考文獻
第4章 雲資源管理
4.1 概述
4.1.1 面向基礎設施搭建的管理軟體
4.1.2 面向能效設備控制的管理軟體
4.1.3 面向虛擬化的數據中心管理軟體
4.2 雲數據中心資源管理的內容
4.2.1 用戶管理
4.2.2 任務管理
4.2.3 資源管理
4.3 資源管理的目標
4.3.1 自動化
4.3.2 資源優化
4.3.3 簡潔管理
4.3.4 虛擬資源與物理資源的整合
4.4 資源管理的關鍵問題
4.4.1 動態多層次分布式資源監控
4.4.2 物理和虛擬資源動態調度
4.4.3 物理和虛擬資源動態快速部署與維護
4.5 數據中心管理系統案例分析
4.6 小結
思考題
參考文獻
第5章 雲資源調度策略
5.1 資源調度關鍵技術
5.2 雲計算數據中心調度策略對比分析
5.2.1 amazon調度策略
5.2.2 1bm調度策略
5.2.3 hp調度策略
5.2.4 vmware調度策略
5.2.5 其他方案
5.3 主要調度策略分類
5.3.1 性能優先
5.3.2 成本優先
5.4 調度策略約束條件
5.5 調度任務執行時間和觸發條件
5.6 小結
附：基本術語
思考題
參考文獻
第6章 雲資源負載均衡調度演算法的分析與設計
6.1 雲計算數據中心綜合負載均衡調度策略概述
6.2 雲計算數據中心負載均衡調度策略中主要調度演算法分析
6.2.1 輪轉調度演算法(rr)
6.2.2 加權輪轉調度演算法(wrr)
6.2.3 目標地址哈希調度演算法(dh)
6.2.4 源地址哈希調度演算法(sh)
6.2.5 最小鏈接演算法(lc)
6.2.6 加權最小鏈接演算法(wlc)
6.3 幾種動態綜合負載均衡調度演算法分析
6.3.1 綜合利用率乘積法
6.3.2 綜合負載基準對比法
6.3.3 動態反饋綜合負載均衡調度演算法
6.4 負載均衡調度演算法對比
6.5 動態反饋綜合負載均衡調度演算法詳細設計
6.5.1 優化目標
6.5.2 動態反饋綜合負載均衡調度演算法
6.6 小結
思考題
參考文獻
第7章 雲數據中心資源調度模擬系統
7.1 簡介
7.2 現有系統分析
7.2.1 cloudsim
7.2.2 cloudanalyst
7.3 cloudsched模擬系統設計框架
7.4 模擬系統分析——以考慮需求特性的調度演算法為例
7.4.1 考慮需求特性調度演算法解決的問題
7.4.2 考慮需求特性調度演算法主要步驟
7.4.3 考慮需求特性調度演算法流程圖
7.4.4 考慮需求特性調度演算法偽代碼
7.4.5 演算法類圖
7.4.6 演算法時序圖
7.5 各種演算法結果分析
7.5.1 其他演算法思想簡介
7.5.2 4種演算法數據中心不均衡度對比
7.5.3 4種演算法物理伺服器不均衡度對比
7.5.4 4種演算法運行時間對比
7.6 小結
思考題
參考文獻
第8章 總結與展望
附錄i 虛擬伺服器管理系統vmmanager
附i.1 簡介
附i.2 體系結構
附i.3 用戶界面設計
附i.4 安裝與配置
附i.5 vmmanager使用說明
附錄ii 雲計算模擬分析器cloudanalyst
附ii.1 cloudanalyst的安裝過程
附ii.2 cloudanalyst的運行過程及配量方法

❻ 多目標智能優化演算法及其應用的目錄

《智能科學技術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 進化演算法
1.1.1 進化演算法的基本框架
1.1.2 遺傳演算法
1.1.3 進化策略
1.1.4 進化規劃
1.2 粒子群演算法
1.2.1 標准粒子群演算法
1.2.2 演算法解析
1.3 蟻群演算法
1.3.1 蟻群演算法的基本思想
1.3.2 蟻群演算法的實現過程
1.3.3 蟻群演算法描述
1.3.4 蟻群優化的特點
1.4 模擬退火演算法122
1.4.1 模擬退火演算法的基本原理
1.4.2 模擬退火演算法描述
1.5 人工免疫系統
1.5.1 生物免疫系統
1.5.2 人工免疫系統
1.6 禁忌搜索
1.7 分散搜索
1.8 多目標優化基本概念
參考文獻
第2章 多目標進化演算法
2.1 基本原理
2.1.1 MOEA模型
2.1.2 性能指標與測試函數
2.2 典型多目標進化演算法
2.2.1 VEGA、MOGA、NPGA和NSGA
2.2.2 SPEA和SPEA2
2.2.3 NSGA2
2.2.4 PAES
2.2.5 其他典型MOEA
2.3 多目標混合進化演算法
2.3.1 多目標遺傳局部搜索
2.3.2 J—MOGLS
2.3.3 M PAES
2.3.4 多目標混沌進化演算法
2.4 協同多目標進化演算法
2.5 動態多目標進化演算法
2.5.1 IMOEA
2.5.2 動態MOEA(DMOEA)
2.6 並行多目標進化演算法
2.6.1 並行多目標進化演算法的基本原理
2.6.2 多解析度多目標遺傳演算法
2.6.3 並行單前端遺傳演算法
2.7 其他多目標進化演算法
2.7.1 高維多目標優化的NSGA2改進演算法
2.7.2 動態多目標優化的進化演算法
2.8 結論與展望
參考文獻
第3章 多目標粒子群演算法
3.1 基本原理
3.2 典型多目標粒子群演算法
3.2.1 CMOPSO
3.2.2 多目標全面學習粒子群演算法
3.2.3 Pareto檔案多目標粒子群優化
3.3 多目標混合粒子群演算法
3.3.1 模糊多目標粒子群演算法
3.3.2 基於分散搜索的多目標混合粒子群演算法
3.4 交互粒子群演算法
3.5 結論
參考文獻
第4章 其他多目標智能優化演算法
4.1 多目標模擬退火演算法
4.2 多目標蟻群演算法
4.2.1 連續優化問題的多目標蟻群演算法
4.2.2 組合優化問題的多目標蟻群演算法
4.3 多目標免疫演算法
4.4 多目標差分進化演算法
4.5 多目標分散搜索
4.6 結論
參考文獻
第5章 人工神經網路優化
5.1 Pareto進化神經網路
5.2 徑向基神經網路優化與設計
5.3 遞歸神經網路優化與設計
5.4 模糊神經網路多目標優化
5.5 結論
參考文獻
第6章 交通與物流系統優化
6.1 物流配送路徑優化
6.1.1 多目標車輛路徑優化
6.1.2 多目標隨機車輛路徑優化
6.2 城市公交路線網路優化
6.3 公共交通調度
6.3.1 概述
6.3.2 多目標駕駛員調度
6.4 結論
參考文獻
第7章 多目標生產調度
7.1 生產調度描述_
7.1.1 車間調度問題
7.1.2 間隙生產調度
7.1.3 動態生產調度
7.1.4 批處理機調度和E/T調度
7.2 生產調度的表示方法
7.3 基於進化演算法的多目標車間調度
7.3.1 多目標流水車間調度
7.3.2 多目標作業車間調度
7.4 基於進化演算法的多目標模糊調度
7.4.1 模糊調度：Sakawa方法
7.4.2 模糊作業車間調度：cMEA方法
7.5 基於進化演算法的多目標柔性調度
7.5.1 混合遺傳調度方法
7.5.2 混合遺傳演算法
7.6 基於粒子群優化的多目標調度
7.6.1 基於粒子群優化的多目標作業車間調度
7.6.2 多目標柔性調度的混合粒子群方法
7.7 多目標隨機調度
7.8 結論與展望
參考文獻
第8章 電力系統優化及其他
8.1 電力系統優化
8.1.1 基於免疫演算法的多目標無功優化
8.1.2 基於分層優化的多目標電網規劃
8.1.3 基於NSGA2及協同進化的多目標電網規劃
8.2 多播Qos路由優化
8.3 單元製造系統設計
8.3.1 概述
8.3.2 基於禁忌搜索的多目標單元構造
8.3.3 基於並行禁忌搜索的多目標單元構造
8.4 自動控制系統設計
8.4.1 概述
8.4.2 混合動力學系統控制
8.4.3 魯棒PID控制器設計
8.5 結論
參考文獻
附錄 部分測試函數
……