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云資源調(diào)試是從事計(jì)算機(jī)研究人員研究和論文寫作的熱門方向。很多人都會(huì)從云資源調(diào)度方向入手，找與此相關(guān)的論文文獻(xiàn)，以作為寫作的基礎(chǔ)。那云資源調(diào)度方面的論文有什么文獻(xiàn)呢?本文學(xué)術(shù)顧問(wèn)給大家分享幾篇，供大家參考。
云資源調(diào)度論文文獻(xiàn)一：基于多業(yè)務(wù)場(chǎng)景云資源調(diào)度的方法
摘要：隨著電信云資源池業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜度不斷增加。面對(duì)如此規(guī)模龐大、種類繁多的資源池,引入新技術(shù)提升云平臺(tái)管理效率,提升云資源使用效率,是當(dāng)務(wù)之急。而在云資源優(yōu)化配置方面,多種資源調(diào)度配置方法又成了各個(gè)行業(yè)的寵兒。通過(guò)多種方式在集群范圍內(nèi)根據(jù)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景不斷調(diào)整/均衡資源分配,通過(guò)資源調(diào)度配置,將過(guò)分配置的主機(jī)休眠,進(jìn)而達(dá)到節(jié)能目的。
關(guān)鍵詞：資源調(diào)度配置;負(fù)載均衡;利用率;
云資源調(diào)度論文文獻(xiàn)二：基于多精英協(xié)同進(jìn)化遺傳算法的云資源調(diào)度
摘要：傳統(tǒng)的遺傳算法(GA)在解決云資源調(diào)度問(wèn)題時(shí)會(huì)隨著問(wèn)題規(guī)模的增大而出現(xiàn)早熟收斂、搜索效率低下、尋優(yōu)能力差等現(xiàn)象。為了克服這些缺陷,提出一種基于多精英協(xié)同進(jìn)化的遺傳算法(MECGA)。該算法通過(guò)多精英保留技術(shù)將適應(yīng)度值大的個(gè)體選入精英子種群,通過(guò)與普通子種群進(jìn)行協(xié)同交叉操作,可引導(dǎo)整個(gè)種群向最優(yōu)解的方向移動(dòng);通過(guò)定義個(gè)體評(píng)價(jià)策略,將差異度高的個(gè)體也選入到精英子種群,這些個(gè)體又能夠保證種群的多樣性,使種群更容易跳出局部最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MECGA相較其他GA具有求解效率高、收斂速度快和尋優(yōu)能力強(qiáng)等特點(diǎn)。
關(guān)鍵詞：遺傳算法;進(jìn)化算法;精英策略;協(xié)同進(jìn)化;資源調(diào)度;
云資源調(diào)度論文文獻(xiàn)三：基于混合群智能優(yōu)化算法的私有云資源調(diào)度方法
摘要：針對(duì)當(dāng)前私有云資源調(diào)度方法存在資源利用率低、資源浪費(fèi)嚴(yán)重等問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于混合群智能優(yōu)化算法的私有云資源調(diào)度方法。首先分析當(dāng)前國(guó)內(nèi)外私有云資源調(diào)度的研究進(jìn)展,找到引起私有云資源調(diào)度方法不足的原因,然后結(jié)合私有云資源調(diào)度特點(diǎn),構(gòu)建私有云資源調(diào)度的模型,最后將量子遺傳算法和蟻群優(yōu)化算法組合在一起產(chǎn)生混合群智能優(yōu)化算法,采用其對(duì)私有云資源調(diào)度模型進(jìn)行求解,找到最優(yōu)私有云資源調(diào)度方案,并設(shè)計(jì)了私有云資源調(diào)度仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,混合群智能優(yōu)化算法可以提高找到最優(yōu)私有云資源調(diào)度方案速度,提高私有云資源的利用率,保證了私有云資源負(fù)載平衡,同時(shí)提高了負(fù)載執(zhí)行的效率,具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞：云計(jì)算系統(tǒng);私有云資源;調(diào)度方案;混合群智能優(yōu)化算法;調(diào)度模型;負(fù)載平衡;
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