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基于主导资源公平策略的云计算多资源分配方法

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第一章 绪论

1.1 引言

1.2 云资源分配的多资源策略

1.3 论文的工作

第二章 相关研究背景

2.1 云计算资源分配策略

2.2 资源统一管理与调度平台

2.3 CloudSim仿真平台

2.4 本章小结

第三章 定义和算法基础

3.1 主导资源公平分配方法

3.2 聚类方法

3.3 多目标优化方法

3.4本章小结

第四章 基于多目标聚类的DRF算法

4.1 问题描述

4.2 方法概述

4.3集群资源模型构建

4.4 多目标优化方法改进聚类方法

4.5 聚类方法改进DRF算法

4.6 时间等待因子改进DRF算法

4.7 本章小结

第五章 基于多目标聚类的DRF算法实现

5.1 CloudSim仿真环境

5.2 MOCDRF方法的主要功能模块

5.3 实验对比及结果分析

5.4 本章小结

第六章 总结

6.1 论文总结

6.2下一步工作

参考文献

致谢

附:硕士期间参加的研究项目及发表的论文

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摘要

随着云计算和大数据处理的发展,国内外的企业及服务供应商迫切需要将多种计算框架部署到一个公共的云环境中共享集群内的资源和数据,使多种资源环境下的资源分配问题得到广泛的研究。论文针对主导资源公平分配算法中的负载均衡问题,提出一种改善集群负载均衡的分配算法。 该方法有以下几方面创新之处: 1.对K-means聚类方法进行了多目标优化。使用多目标优化方法NSGA-II对K-means聚类过程中的初始聚类中心进行优化,避免K-means聚类陷入局部最优,使分类结果更加准确。 2.提出了改善集群负载均衡的MOCDRF算法。使用多目标优化的K-means聚类方法对集群中的节点资源利用率进行分析,根据给定的聚类中心个数,通过集群中各个节点上的各种资源利用率对节点进行聚类,对集群中资源利用率较小的节点资源优先分配,使集群整体的负载更加均衡。 3.改善了主导资源公平分配算法的公平性。在资源分配时,通过时间等待因子与主导份额来计算用户优先权值,以提高资源分配的公平性,使分配方案更加合理,提高用户的满意度。 论文根据以上改进工作,实现了改善负载均衡的多资源分配工具,分析实验结果可得,基于多目标聚类的主导资源公平分配算法可以有效改善资源分配的合理性,使集群负载更加均衡。

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