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1. 基于改进量子遗传算法的云计算资源调度

刘卫宁靳洪兵刘波

计算机应用 2013, 33 (08): 2151-2153.

摘要（976）

PDF （448KB）（740）

针对云计算环境下资源的高效调度问题，当前研究较少关注云服务提供商的服务成本，为此，以云服务提供商降低最小服务成本为目的，提出了改进量子遗传算法的云资源调度算法。由于采用二进制量子位表示的染色体无法描述资源调度矩阵，该算法将量子位的二进制编码转换为实数编码，并使用旋转策略和变异算子保证算法的收敛性。通过仿真实验平台将此算法与遗传算法和粒子群算法进行比较分析，在种群迭代次数为100的情况下，分别取种群数为1和10，实验结果表明该算法能取得更小的最小服务成本。

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2. 异构云中面向集群负载均衡的任务调度策略

刘卫宁高龙

计算机应用 2013, 33 (08): 2140-2142.

摘要（822）

PDF （676KB）（490）

负载均衡是提高资源利用率和系统稳定性的重要手段。基于改进的自适应变异粒子群算法，提出了一种异构环境下面向集群负载均衡的任务调度策略。在调度策略的设计中，融入了经济学“二八”定律，通过把握用户对集群节点安全性和可靠性的偏好程度并预估任务的负载信息，在保证系统负载尽量均衡的前提下，最小化任务执行时间的同时提高大客户满意度。仿真实验显示，改进的自适应变异粒子群算法比未改进的自适应变异粒子群算法和基本粒子群算法在收敛速度和跳出局部最优两个方面都有更好的表现。结果表明，改进的自适应变异粒子群算法在保证集群负载均衡的同时可以更好地提高云服务提供商的利润空间。

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3. 基于自适应粒子群算法的制造云服务组合研究

刘卫宁李一鸣刘波

计算机应用 2012, 32 (10): 2869-2874. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02869

摘要（882）

PDF （959KB）（564）

针对云制造系统中制造云服务组合的多目标规划问题,研究建立了问题模型并提出了求解方法。首先引入了网格制造模式的制造资源服务组合技术,探讨并描述了云制造模式中基于服务质量（QoS）的制造云服务组合过程；接着通过分析云制造模式下制造云服务的特征并基于制造领域知识,研究定义了制造云服务的八维QoS评估标准及计算表达式,推导出制造组合云服务的QoS表达,进而建立了制造云服务组合的多目标规划问题模型。最终设计了自适应粒子群算法来解决该多目标规划问题。仿真实验表明,该算法能有效并高效地解决该问题,且求解效率优于传统粒子群算法。

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