NSGAⅡ多目标均值聚类的云计算虚拟资源调度研究  

Cloud Computing Virtual Resource Scheduling Based on NSGA-Ⅱ Multi Object Clustering

作　　者：石慧[1,2] 李俊杰[1,2] 谢志明[1,2] 陈恩[3] 

机构地区：[1]汕尾职业技术学院,汕尾516600 [2]汕尾市创新工业设计研究院,汕尾516600 [3]深圳华为技术有限公司,深圳518129

出　　处：《计算机与数字工程》2016年第9期1681-1686,共6页Computer & Digital Engineering

基　　金：2014年度广东省高职高专云计算与大数据专业委员会项目(编号:GDYJSKT14-02;GDYJSKT14-09);2015年度广东省信息技术教指委教改项目(编号:XXJZW2015002)资助

摘　　要：如何采取有效的方法在海量数据、分布性强并且是复杂变化的资源池中进行资源的有效组织、调度和管理是云计算的关键技术之一。常用的计算机虚拟资源调用方法,往往建模复杂,且数理方程描述困难,求解方法复杂。首先研究了云计算虚拟资源调度问题,构建了以云计算集群的负载均衡、任务平均完成时间和成本开销为评价指标的多目标调度模型,应用带精英策略的非支配集排序遗传算法(NSGAⅡ)进行求解。在该算法中引入K均值聚类(KMC)加快外部种群的聚类过程。实验结果证明了用多目标演化算法进行云计算虚拟资源调度的有效性和可行性。How to take effective algorithms in the massive data,distributed and complex changes in the resource pool to organize,dispatch and manage resource effectively is one of the key technologies of cloud computing.Commonly used computer virtual resource calling algorithms often have complex modeling,and mathematical equations describing is difficult,solution method is complex.In this paper,the problem of virtual resource scheduling in cloud computing is studied,and a multi objective scheduling model is constructed based on the load balancing,task completion time and cost.NSGAⅡis applied to solution in this algorithm,K means clustering（KMC）is introduced to speed up the clustering process of the external population.The results prove the effectiveness and feasibility of the virtual resource scheduling in cloud computing based on multiobjective evolutionary algorithm.

关 键 词：云计算 虚拟资源调度 分布式 多目标演化算法 聚类 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]