云计算资源多目标优化调度方法在移动端子系统中的应用  

Application of Multi-objective Optimal Scheduling Method of Cloud Computing Resources in Mobile Terminal System

作　　者：孟令玺[1] 刘英伟[1] 孟令威[1] MENG Lingxi;LIU Yingwei;MENG Lingwei(School of Humanities and Information,Changchun University of Technology,Changchun Jilin 130000)

机构地区：[1]长春工业大学人文信息学院

出　　处：《河南科技》2019年第35期27-29,共3页Henan Science and Technology

基　　金：2019年度吉林省高等教育学会高教科研课题（JGJX2019D450);2019年度吉林省高等教育学会高教科研课题（重点）（JGJX2019B29);2018年吉林省高等教育教学改革研究课题（重点）“‘人工智能+大数据’背景下基于移动终端高校计算机课堂教学评价系统的应用研究与实践——以App‘蓝墨云班课’为例）”;2017年吉林省高等教育教学改革研究课题（重点）“独立学院创新创业教育与专业教育整合问题研究”;2019年度吉林省电子商务学会“十三五”规划项目“互联网+大数据背景下基于区块链的跨境电子商务电子支付模式研究”（2019JLDS027）

摘　　要：云计算平台虚拟化技术的出现使得各类应用资源的按需动态配置成为可能,大大提高了资源的利用率。共享资源池的出现,使云环境中服务器的数量得到减少,从而增加了云服务提供商的收益。负载均衡可以实现物理资源和虚拟资源消耗的匹配。通过云计算资源,人们可以采用MOGA-D算法,将多目标优化调度方法应用在移动端子系统中,实现最终的资源调度。对比实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有更加突出的有效性。TThe advent of cloud computing platform virtualization technology makes it possible to dynamically configure various application resources on demand,which greatly improves the utilization rate of resources.The emergence of shared resource pools has reduced the number of servers in the cloud environment,thereby increasing the revenue of cloud service providers.Load balancing can match the consumption of physical resources and virtual resources.Through cloud computing resources,people can use the MOGA-D algorithm to apply the multi-objective optimized scheduling method to mobile terminal systems to achieve the ultimate resource scheduling.The comparison test results show that the method has more prominent effectiveness than the traditional method.

关 键 词：移动端 云计算 多目标优化调度 

分 类 号：TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]