移动云计算中面向能耗优化的资源管理

摘要

移动云计算(Mobile Cloud Computing,MCC)作为传统云计算的扩展,可利用计算迁移突破移动终端资源瓶颈并增强其能力。然而,在带来优势的同时,MCC也面临诸多问题。资源管理问题关系到MCC能否良性运转,是决定MCC能否规模化发展的关键。针对MCC中的资源管理问题,文中首先建立了一种以优化云资源运营商能耗为目标的资源管理模型,该模型是一个受约束的组合优化问题;然后,提出一种基于启发式自适应模拟退火遗传算法(Heuristic Adaptive Simulated Annealing Genetic Algorithm,HASAGA)的资源管理策略求解算法,该算法利用首次适应算法(First Fit,FF)初始化种群并结合自适应算法和模拟退火算法优化遗传操作。仿真结果表明,所提算法可求得近似最优资源管理策略且具有收敛速度快和不易陷入局部最优解的优点。仿真实验还比较了传统轮询算法(Round Robin,RR)和首次适应算法的资源管理效果,结果表明这两种算法不适用于MCC中的资源管理。