云计算中基于交叉熵方法的任务调度研究

摘要

随着云计算的不断发展，云计算中的任务调度问题作为云计算中的一个至关重要的方面，也得到了广泛的关注与发展。然而，现有的云任务调度研究中仍存在一些问题，比如调度算法的收敛速度较低，或者任务调度目标较为单一，即不能同时兼顾任务的总执行时间和总成本。针对此问题，论文使用一种用于解决组合优化问题的方法——交叉熵方法，来解决云计算中的任务调度问题，主要做了以下几方面的工作:
　　(1)使用CPN工具建立了云计算中任务调度的层次化模型，从而明确了云计算中的任务调度过程，并且有助于下面正确地设计基于交叉熵方法的云任务调度算法中所使用的目标函数。
　　(2)针对云计算中的任务调度问题，建立了其相应的数学模型，然后设计了三种目标函数:任务的总执行时间最短、任务的总成本最低以及任务的总执行时间和总成本整体最优。
　　(3)在CloudSim云仿真环境下，使用交叉熵方法解决了云任务调度问题，使其满足三种不同的目标函数，并且又使用FIFO算法和贪心算法解决了同一云任务实例的调度，给出了三种方法的实验结果对比，从而突出了使用交叉熵方法解决云任务调度问题的优势。

目录

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摘要

图表目录

第一章 绪论

1．1 论文研究背景及意义

1．2 云计算

1．3 云计算中任务调度介绍

1．4 论文研究内容

1．5 论文结构组织

第二章 相关理论与技术

2．1 云任务调度相关研究

2．2 交叉熵方法介绍

2．2．1 交叉熵方法原理

2．2．2 交叉熵方法的研究现状

2．3 CloudSim云计算仿真器

2．3．1 CloudSim体系结构

2．4 本章小结

第三章 云计算中任务调度问题描述

3．1 云计算中任务调度问题整体框架

3．2 云计算中任务调度问题模型的CPN定义

3．2．1 CPN定义

3．2．2 基于CPN的云任务调度模型定义

3．3 云计算中基于CPN的任务调度模型

3．3．1 基于CPN的云任务调度顶层模型

3．3．2 基于CPN的云任务调度作业分块层模型

3．3．3 基于CPN的云任务调度任务分配层模型

3．3．4 基于CPN的云任务调度交叉熵算法层模型

3．3．5 基于CPN的云任务调度模型运行结果

3．4 本章小结

第四章 云任务调度问题的目标函数设计

4．1 云任务调度问题的数学建模

4．2 云任务总执行时间的目标函数设计

4．3 云任务总服务成本的目标函数设计

4．4 云任务总执行时间和总服务成本相结合的目标函数设计

4．5 本章小结

第五章 基于交叉熵方法的云任务调度算法实现及分析

5．1 实验环境

5．1．1 CloudSim云仿真平台配置

5．1．2 CloudSim仿真步骤

5．2 不同调度目标的云任务调度实例实现及结果

5．2．1 满足任务总执行时间最短的云任务调度实现及结果

5．2．2 满足任务总服务成本最低的云任务调度实现及结果

5．2．3 满足任务总执行时间和总服务成本相结合的云任务调度实现及结果

5．3 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

致谢

附：硕士期间参加的研究项目及发表的论文