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如何在云计算环境下进行资源调度算法的研究
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云计算作为一种新兴的商业计算模型被提出以来，经过学术界与产业界的不断推进，云计算正逐渐从理论走向实践，国家也投入巨额人力物力来促进“云计算”在我国落地。基于云环境下的资源调度是一个重要研究方向，云计算的核心是利用成熟的虚拟化技术将网络中的服务器、存储等虚拟化成-一个资源池，实现灵活统一调配， 虚拟资源的调度效率将直接影响整个云环境的工作性能，因此寻找更优资源调度算法对云计算的研究有重要的意义，也是目前面临的挑战。
鉴于上述原因，本文在系统分析了云计算研究背景、意义，以及介绍云计算的一些关键技术的基础上，针对基于云环境下资源调度算法的研究具体做了以下几方面的工作：
（1）首先深入分析了网格计算下资源调度，从资源管理的过程、资源调度的过程以及现有资源调度算法三方面做了详细阐述;接着进一一步对云计算环境下的资源调度进行研究，主要从云计算供应策略、已有云计算资源调度策略以及关于资源调度的性能指标进行介绍;最后对云计算的负载均衡技术做了详细分析。
（2）遗传算法在解决NP完全问题有比较显著的效果，通过分析遗传算法优缺点，本文将其应用到云环境下的资源调度中，提出了基于改进的遗传算法的云资源调度（GeneticAlgorithm， GA）;此外在该算法的基础上，本文还阐述了元胞自动机的基本原理，利用元胞自动机动力学行为和并行性特点，将遗传算法与元胞自动机结合起来提出了基于元胞自动机的改进遗传算法（Cellular Genetic Algorithm， CGA）。
（3）为验证算法的有效性，本文使用云计算仿真平台- - CloudSim， 模拟了云环境下的用户任务和虚拟资源，对本文提出的两种算法和CloudSim自带的轮询算法进行模拟。通过实验对比，对该三种算法从多个角度进行分析和比较，证明了改进后的CGA算法比其他两种算法拥有更短的执行时间和更少的成本消费，更加适用于云环境。
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