[1]田宏伟 解福 倪俊敏.云计算环境下基于粒子群算法的资源分配策略[J].计算机技术与发展,2011,(12):22-25.
　TIAN Hong-wei,XIE Fu,NI Jun-min.Resource Allocation Algorithm Based on Particle Swarm Algorithm in Cloud Computing Environment[J].,2011,(12):22-25.
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云计算环境下基于粒子群算法的资源分配策略()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2011年12期
页码:
22-25
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Resource Allocation Algorithm Based on Particle Swarm Algorithm in Cloud Computing Environment
文章编号:
1673-629X（2011）12-0022-04
作者:
田宏伟 解福 倪俊敏
山东师范大学信息科学与工程学院
Author(s):
TIAN Hong-wei;  XIE Fu;  NI Jun-min
Department of Information Science and Engineering, Shandong Normal University
关键词:
云计算; 资源分配; 虚拟资源; 粒子群算法
Keywords:
cloud computing;  resource allocation;  virtual resource;  particle swarm algorithm
分类号:
TP31
文献标志码:
A
摘要:
如何对资源进行有效的分配成为云计算所要解决的重要问题，也是云计算研究的热点问题。为了更好地合理利用资源和提高资源的利用率，提出了一种基于粒子群优化算法的资源分配和调价策略。根据负载的特性，构造了体现其对所获资源的满意度和符合自身经济利润的效用函数，利用资源代理不断调价的方法来达到合理利用资源的目的，同时也最大化了每个负载的效益。通过仿真实验证明了粒子群优化算法在云计算环境下资源分配的有效性和鲁棒性
Abstract:
How to allot resource efficiently is an important issue to be resolved in cloud computing environment. It is also a hotspot in cloud computing environment. In order to use resource efficiently, a resource allocation and adjusted strategy based on particle swarm al- gorithm was proposed. According to workload characteristic, a QoS-refectitive utility function was constructed. The prices of the resources were dynamically adjusted by the corresponding resource agents based on the requirement of all of the workloads. At the same time parti- cle swarm algorithm was employed to maximize profit of a certain workload. The results of simulation experiments validate that particle swarm algorithm in resource allocation is effective and robust

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（90612003）;济南市科技明星计划（20080201）田宏伟（1985-），男，硕士研究生，研究方向为网格计算、云计算；解福，副教授，研究方向为网格信息安全和网格资源管理
更新日期/Last Update: 1900-01-01