云计算中资源调度策略的研究

"这篇学位论文主要探讨了云计算中的资源调度策略，作者是2007级研究生王西民，指导教师为宗平教授。研究集中在云计算环境下的资源调度，特别是利用虚拟化技术将硬件资源抽象成资源池，并关注任务分配和资源调度的关键问题。论文提出了一种改进的微粒群优化算法，结合模糊逻辑，以适应云计算中资源的动态变化特性。" 云计算是一种基于互联网的计算方式，它允许共享计算资源，提供灵活的服务交付和使用模式。在云计算环境中，虚拟化技术起到了核心作用，能够将物理服务器、存储设备和网络资源虚拟化，形成一个集中管理的资源池。这使得用户和服务提供商无需关心底层硬件的具体配置，只需关注服务的可用性和性能。 资源调度是云计算中的一项关键技术，涉及到如何高效、公平地分配和调整资源以满足多个并发任务的需求。传统的资源调度策略可能难以应对云环境中的动态变化和不确定性，因此需要更智能的解决方案。微粒群优化算法（PSO）是一种生物启发式的全局优化算法，它模拟了鸟群觅食的行为，通过群体智慧寻找最优解。在云计算资源调度中，PSO可以用于寻找最佳的任务分配策略。 然而，原生的PSO算法在处理复杂、动态的云计算环境时可能存在效率和精度的问题。为此，论文提出了一种引入“簇中心”机制的改进PSO算法。簇中心的概念有助于更好地捕捉群体的全局最优信息，特别是在资源需求频繁变动的情况下，能更有效地引导微粒的搜索方向，从而优化资源调度效果。 此外，模糊逻辑被引入到这个算法中，以处理资源调度过程中的不确定性。模糊逻辑是一种处理不精确、模糊信息的方法，适合处理云计算中可能出现的模糊或不确定的资源状态和需求。结合模糊逻辑的改进PSO算法，能够更灵活地适应资源的变化，提高调度策略的鲁棒性和效率。 这篇论文针对云计算环境的资源调度问题，通过融合微粒群算法和模糊逻辑，提出了一种新颖的优化策略，旨在提升云计算系统的资源利用率和整体性能。这一研究对于理解云计算的资源管理机制以及开发更高效的云服务具有重要的理论和实践意义。