云计算环境下服务器故障区快速定位模型仿真  

Simulation of Rapid Positioning for Server Failure Area under Cloud Computing Environment

作　　者：凌琳[1] 

机构地区：[1]江西农业大学计算机与信息工程学院,江西南昌330045

出　　处：《计算机仿真》2015年第6期373-377,共5页Computer Simulation

摘　　要：研究云计算环境下的服务器故障区快速定位。由于云计算环境下服务器系统的复杂性,采用传统的方法进行故障区定位,具有耗资巨大,建设周期长的缺陷,且无法保障故障区定位的精度。为解决上述问题,提出基于极值扰动的优化粒子群算法的云计算环境下服务器故障区快速定位方法。给定服务器故障节点的估计坐标值,依据相关理论,建立函数式,构建云计算环境下服务器故障区定位模型,根据极值扰动的优化粒子群算法原理,计算获得寻优粒子的当前个体最优值及全局最优值,通过迭代搜索,得到最优结果,实现云计算环境下服务器故障区的快速定位。实验结果表明,采用改进算法进行云计算环境下服务器故障区定位,能够有效的提高定位的准确度,减小计算方差,提高算法收敛速度,具有极大的优越性,能够满足云计算环境下服务器故障检测的实际需求。A rapid positioning method of server failure area under cloud computing environment is put forward based on the optimization of panicle swarm algorithm with extremum disturbance. A positioning model of server fail- ure area is built under cloud computing environment, and the current individual optimal value of optimal panicle and the global optimal value are calculated according to the principle of extremum disturbance optimization of particle swarm optimization （pso） algorithm. Through the iterative search, the optimal results are obtained, and the rapid po- sitioning of server failure area in cloud computing environment is achieved. The experimental results show that the improved algorithm can effectively improve the positioning accuracy, reduce the calculation of variance, and improve the convergence rate of the algorithm.

关 键 词：云计算 服务器 故障区定位 优化粒子群算法 

分 类 号：TP155[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]