基于蝙蝠算法的云计算资源分配

优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷--------------------------------基金项目：国家自然科学基金资助项目(61172084)；国家自然科学基金资助项目(61272296)；湖北省自然科学基金资助项目(2013CFC026)；湖北省科技支撑计划资助项目(2013BHE022)作者简介：宁彬(1977-)，男，硕士，讲师，主要研究方向为软件工程、算法设计；谷琼(1973-)，女，博士，副教授，主要研究方向为算法设计；吴钊(1973-)，男，博士，副教授，主要研究方向为可行计算、云计算；袁磊(1959-)，男，学士，教授，主要研究方向为数据库应用；胡春阳(1975-)，男，博士，高级工程师，主要研究方向为云计算，算法设计．基于膜计算的蝙蝠算法在云计算资源调度的研究 *宁 彬，谷 琼，吴 钊，袁 磊，胡春阳(湖北文理学院，湖北 襄阳 441053)摘 要：如何进一步实现云计算环境下的资源利用最大化是目前研究的热点，本文首先建立云计算环境下的资源分配模型，云计算资源调度使用蝙蝠算法，同时引入膜计算概念，提出一种基于膜计算的蝙蝠算法，将膜系统内部分解为主膜和辅助膜，在辅助膜内进行蝙蝠的个体的局部寻优，将优化后的个体传送到主膜间进行全局优化，从而达到了云计算资源优化分配要求。

通过CloudSim 平台与其他算法进行仿真对比表明本文算法提高了云计算环境下的系统的处理时间和效率，使得云计算环境下的资源分配更加合理。

关键词：膜计算；资源调度；蝙蝠算法 中图分类号：TP 文献标志码：ABats algorithm research in cloud computing resource schedulingbased on membrane computingNING Bin, GU Qiong, WU Zhao, YUAN Lei, HU Chun-yang(School of Science, Hubei University, Xiangyang Hubei 441053, China)Abstract: how to maximize the use of resources in cloud computing environments is the focus of current research. The author under cloud computing environments first established a resource allocation model, used the bat algorithm cloud computing to conduct resource scheduling, introduced the concept of membrane computing, and proposed bats algorithm based on membrane computing, which decomposed the internal membrane system into main membrane and auxiliary membrane, and optimized bat individuals inside of auxiliary membrane; the optimized individuals would be sent to the main membrane for global optimization to achieve cloud computing resource optimization allocation requirements. Simulation comparisons on CloudSim platform show that the proposed algorithm in this paper has improved the processing time and efficiency of the system under cloud computing environment, making cloud computing resources allocation more rational. Key Words: membrane computing; resource scheduling; bat algorithm0 引言云计算是一种新兴的宏观并行计算概念，它包含了分布式处理，并行处理以及网格处理。

混合蝙蝠算法及其在调度管理中的应用研究混合蝙蝠算法及其在调度管理中的应用研究随着社会的发展和进步，调度管理成为了我们日常生活与工作中非常重要的一部分。

调度管理的核心任务是合理地安排各项工作、任务和资源的分配，以最大化效益。

而混合蝙蝠算法是一种新兴的算法技术，可以很好地用于调度管理，目前已经受到越来越多学者及相关领域的广泛关注。

混合蝙蝠算法是一种基于蝙蝠算法与混合算法的组合型算法。

它通过对蝙蝠算法的改进与提升，提高了算法的收敛速度与区别度，同时也提高了算法的全局搜索能力。

这种算法主要的设计思想是将多种算法的优点进行结合，使其能够形成更加优秀的解决方案。

相比于传统的调度管理算法，混合蝙蝠算法围绕资源优化、任务调度以及企业管理等方面，可以更加有效地实现多方面的调整管理问题。

具有更好的实用性和可操作性。

混合蝙蝠算法在调度管理中的应用主要集中在以下方面：1. 生产调度：在工业生产领域，混合蝙蝠算法可以应用于生产调度的方面。

首先需要将生产车间的工序按照先后顺序进行规划，然后将不同的机器分配到不同的工作站进行工作。

通过对生产资源、生产过程、工时等因素进行综合考量，进行最优的生产任务调配。

2. 作业调度：混合蝙蝠算法可以应用于多个作业的调度，比如物流、旅游、银行等各个领域。

在这些领域中，作业的数量、比较复杂，且需要满足一定的约束条件。

混合蝙蝠算法通过对不同作业的特点进行分析，对可行解进行精确计算，实现作业的最优调度。

3. 机器调度：在制造业和物流业中，机器调度是一项至关重要且基础的任务。

通过对各个工作站的工作需求进行分析，在不同的机器之间进行合理分配，使机器的使用达到最佳效益。

对于这种情况，混合蝙蝠算法可以通过建立完备的数学模型，解决大量机器间的调度问题。

4. 人员调度：除了机器调度，还需要考虑到人员的任务分配。

在实际调度管理中，任务的分配不仅仅要考虑到资源的合理利用，还需要考虑到人员的工作时间、特殊技能、偏好等因素。

云计算资源分配算法在当今数字化的时代，云计算已经成为了众多企业和组织的重要支撑技术。

它能够提供强大的计算能力、存储资源和服务，帮助用户更高效地处理数据、运行应用程序和开展业务。

然而，要确保云计算系统的性能和效率，合理的资源分配算法至关重要。

云计算资源就像是一个巨大的宝库，里面包含了计算能力（CPU 核心、内存）、存储容量（硬盘空间）和网络带宽等各种宝贵的“财富”。

而云计算资源分配算法，就是那个决定如何将这些“财富”公平、高效地分配给不同用户和应用的“智慧管家”。

想象一下，在一个云计算数据中心里，有成千上万的用户同时提交了各种各样的任务请求，有些任务需要大量的计算能力来进行复杂的数据分析，有些任务则需要大量的存储空间来保存海量的数据，还有些任务对网络带宽有着较高的要求。

如果没有一个好的资源分配算法，就可能会出现有的用户资源过剩，而有的用户却在苦苦等待资源的情况，这不仅会影响用户的体验，还会造成资源的浪费，降低整个云计算系统的效率。

那么，一个好的云计算资源分配算法应该具备哪些特点呢？首先，它应该是公平的。

这意味着每个用户都应该有平等的机会获得所需的资源，而不会因为某些特殊原因而被歧视或忽视。

比如说，不能因为某个用户是大客户就给他优先分配资源，而让小客户一直等待。

其次，算法要高效。

它能够快速地响应用户的请求，在最短的时间内为用户分配到合适的资源，让用户的任务能够尽快开始执行。

如果算法的执行效率低下，用户可能会因为等待时间过长而失去耐心，甚至选择其他的云服务提供商。

此外，算法还应该具有灵活性和可扩展性。

随着用户数量的增加和业务需求的变化，云计算系统的规模和资源需求也会不断变化。

好的资源分配算法应该能够适应这种变化，轻松地处理新增的资源和用户请求，而不需要进行大规模的修改和重新部署。

为了实现这些目标，研究人员提出了各种各样的云计算资源分配算法。

其中，一些常见的算法包括基于贪心策略的算法、基于整数规划的算法、基于遗传算法的算法等等。

云和雾任务结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述云和雾任务结构是近年来涌现出的两种重要的计算架构模式。

随着信息技术的迅猛发展和应用需求的不断增长，云计算和雾计算已成为不可忽视的重要领域。

它们的出现改变了传统计算模式，给人们提供了更高效、更灵活的计算和存储方式。

云任务结构是一种基于云计算模式的任务执行和数据存储方式。

它将任务和数据分布在云服务器集群中，通过云平台进行管理和调度，用户可以通过互联网随时随地访问和使用云任务资源。

云任务结构的特点是高度的灵活性和可扩展性，能够满足不同规模和需求的任务执行，并且具备高度的可靠性和安全性。

相对而言，雾任务结构是一种基于边缘计算模式的任务执行和数据存储方式。

它将任务和数据分布在边缘设备、传感器和边缘服务器等物理节点上，通过本地网络进行协同和管理，使得任务执行更加迅速和高效。

雾任务结构的特点是低延迟、高带宽和较强的实时性，能够满足对任务响应时间要求较高的应用场景。

本文将重点对比分析云任务结构和雾任务结构的优缺点，并比较它们适用的应用场景。

此外，本文也将探讨云和雾任务结构的未来发展趋势，包括技术发展前景和它们在社会经济中的重要性和潜在影响。

通过深入了解云和雾任务结构的特点和应用前景，可以为读者提供对于计算架构模式的更全面的理解和把握。

1.2文章结构文章结构：本文主要讨论云和雾任务结构的特点以及二者之间的对比和应用场景比较。

具体而言，文章将分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分将给出本文的概述、文章结构和目的。

首先，我们将对云和雾任务结构进行定义和解释，明确它们在计算领域的含义和作用。

接着，我们将探讨云任务结构和雾任务结构各自的特点，包括其优势和局限性。

在正文部分的第二节和第三节，我们将着重分析云任务结构和雾任务结构的定义和解释。

通过对它们的特点的详细阐述，我们将帮助读者更好地理解所讨论的概念。

在接下来的第二节和第三节中，我们将比较云任务结构和雾任务结构的优点和缺点，并对它们在不同应用场景下的比较进行详细论述。

第一章云计算与大数据基础1。

在信息产业的发展历程中。

硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用6．MapReduce思想来源LISP语言7。

按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种8. 教材P2 1。

1。

210. 教材P8 1.2。

211。

教材P10 1。

2.3第二章云计算与大数据相关技术1.一致性hash算法原理:哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法,在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。

通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。

传统的hash算法容错性和扩展性都不好,无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。

意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点,此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。

容错性就是如果不幸一个机器C宕机了，那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。

当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。

一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~（2^32-1），即32位无符号整形。

下面简述一下一致性hash的原理：这是一致性hash的整个值空间0~(2^32—1）下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希,具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希,这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，假设使用四台机器进行hash：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值,并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器.例如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象,经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上,B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上下面我们看看当集群机器比较少的情况例如系统中只有两台服务器，其环分布如下,此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。

2021蝙蝠算法在战备物资调运决策优化中的应用研究范文 引言 战备物资是为了应对战争或突发事件而提前准备的作战物品，其目的是保障部队能够快速投入战斗并且持续保持战斗力。

战备物资主要包括枪支弹药、车船油料等作战军械以及伙食被服等生活保障品，对于空军而言，战备物资以航空器材为主。

近些年，随着我军现代化建设不断加速，部队的后勤保障工作日渐成为关注焦点。

面对现今动荡的国际环境以及周边局势，建立完备的战备保障系统已经成为重中之重。

单个需求点的战备物资调运是战备保障工作中的常见项目，而如何找到一种高效合理的调运方案，正是调运指挥人员所急需解决的问题。

目前关于战备物资的研究主要集中在储备结构与策略上，如文献[1-3],而对于战备物资的调运问题研究较少。

文献[4]采用计算机终端进行物资转运控制，能够提高物资转运效率，但并未设计多目标多调运点条件下的优化问题；文献[5]建立了单个需求点的军械调运规划模型；文献[6]利用标准粒子群算法（PSO）对军械调运方案进行了优化。

然而，现有的解法不易运用在复杂的现实情况下，涉及供应点较多会出现内存溢出的情况，另外PSO也具有易陷入局部最优的缺陷。

蝙蝠算法（BatAlgorithm）是剑桥大学学者Yang[7]在 2010 年提出的一种基于蝙蝠回声定位行为的启发式算法。

该算法已经通过标准测试函数的测试[7-10],并应用于多种优化问题，尤其适用于处理包含约束的优化问题[8]以及多目标优化问题[9],其结果证明了蝙蝠算法相对于粒子群算法、遗传算法等其他仿真优化算法的优越性。

近年来蝙蝠算法在越来越多的领域展开了应用：李枝勇[11]使用蝙蝠算法解决了多目标多选择的背包问题；盛晓华[12]将蝙蝠算法应用在 PFSP 调度问题中，均取得了良好优化结果。

本文针对战备物资的调运问题进行了研究，建立了时间最短和损失度最低的多目标优化模型。

因为在多目标优化中，各目标属性往往彼此矛盾，基本上不可能同时达到最优，只能使各目标在一定范围内尽可能优化以获得最大的综合效益，这也是多目标优化的魅力所在。

物流云服务下基于改进蝙蝠算法的任务调度
张晓磊;马从安;申晨
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2015(32)6
【摘要】针对物流云服务模式中调度任务多、信息量大、需求广的特点,提出了一种改进蝙蝠算法求解物流云服务调度问题的方案,其优化目标为最小化调度时间和最大化资源利用率.根据设计的算法流程,首先基于工件升序排列(ranked order value,ROV)规则对蝙蝠个体进行重新编码;然后调整初始化数据范围来减少分配任务超载和资源闲置现象,并在迭代过程中增加约束条件来均衡任务量,最终实现了资源与任务的智能调度.通过和遗传、粒子群以及基本蝙蝠算法的对比分析,体现了改进算法的优越性.最后利用Witness对方案进行仿真,证明了改进蝙蝠算法在解决物流云服务任务调度中的有效性,同时扩展了蝙蝠算法的应用领域.
【总页数】5页(P1676-1679,1697)
【作者】张晓磊;马从安;申晨
【作者单位】中国矿业大学矿业工程学院,江苏徐州221116;中国矿业大学矿业工程学院,江苏徐州221116;中国矿业大学矿业工程学院,江苏徐州221116
【正文语种】中文
【中图分类】TP183;TP391.9
【相关文献】
1.采用改进二进制蝙蝠算法的任务调度算法 [J], 黄兴旺;曾学文;郭志川;韩锐
2.云服务中任务调度算法的改进 [J], 何婧媛;
3.基于遗传算法的物流云服务平台任务调度研究 [J], 温平川;万千惠
4.基于改进A*算法的仓储物流移动机器人任务调度和路径优化研究 [J], 王秀红; 刘雪豪; 王永成
5.基于改进蝙蝠算法的云计算任务调度研究 [J], 乔良;林伟伟
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一种蝙蝠算法优化的云计算任务调度
曹欲晓;俞翔;钱瑛
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2015(32)10
【摘要】针对云计算环境下的任务调度属于NP困难问题的特性,根据群体智能寻优的原理,提出了一种应用蝙蝠算法优化的云计算任务调度算法.首先给出了云计算任务调度的数学模型,定义了子任务的编号规则.接着提出了一种连续空间上的蝙蝠位置编码方案,并定义了适应值函数.最后应用蝙蝠算法完成了云计算任务的调度.仿真实验证明,此调度算法较其他算法减少了任务的总完成时间,提高了计算资源的利用率.
【总页数】5页(P17-20)
【关键词】云计算;任务调度;蝙蝠算法;位置编码
【作者】曹欲晓;俞翔;钱瑛
【作者单位】南京工程学院计算机工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.融合负载均衡和蝙蝠算法的云计算任务调度 [J], 王东亮;衣俊艳;李时慧;王洪新
2.一种移动云计算下任务调度算法的研究 [J], 陈暄
3.一种基于遗传和模拟退火算法的云计算任务调度算法 [J], 杨亚乐;金同标;殷进勇
4.MC2ETS:移动云计算中一种能效任务调度算法 [J], 叶符明;李雯婷;王颖
5.基于改进蝙蝠算法的云计算任务调度研究 [J], 乔良;林伟伟
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云计算资源分配算法云计算资源分配算法是指在云计算环境下，为用户提供高效和可靠的资源分配方案的一种技术。

在云计算中，用户可以根据自身需求，动态地获得所需资源，而资源的分配算法能够有效地提升云计算的性能和服务质量。

一、云计算资源分配算法的意义与挑战在云计算环境下，大规模的用户请求和复杂的资源关系使得资源分配变得复杂而困难。

在这种背景下，云计算资源分配算法的意义和挑战显而易见。

意义：1. 提高资源利用率：云计算环境中，将资源分配给不同的用户，可以有效地提高云计算的资源利用率，并降低资源闲置浪费的问题。

2. 保证性能和服务：资源分配算法可以根据用户需求和应用特性，合理分配资源，提供高效和可靠的服务质量，满足用户的需求。

3. 提升系统可扩展性：资源分配算法能够根据不同规模和需求的用户请求，动态地进行资源分配，提升云计算系统的可扩展性和鲁棒性。

挑战：1. 数据大规模：云计算中的数据量巨大，需要建立高效和快速的资源分配算法，以应对大规模用户请求和数据处理压力。

2. 资源动态变化：云计算环境下，资源的供给和需求都在动态变化，资源分配算法需要实时地调整和优化资源分配策略。

3. 复杂的资源关系：云计算中可能存在多种类型和规格的资源，资源之间存在复杂的关联关系，资源分配算法需要充分考虑这些关系，进行合理的资源分配。

二、云计算资源分配算法的常见方案为了解决云计算资源分配的问题，研究人员和工程师们提出了多种优化算法和策略，以下是一些常见的云计算资源分配算法方案：1. 最佳适应算法：该算法是一种传统的资源分配算法，它根据用户请求和资源之间的适配程度，选择最佳匹配的资源进行分配。

该算法简单易懂，但对于大规模请求和资源量较大的情况下，效率并不高。

2. 剩余容量算法：该算法通过统计和监测云计算中资源的利用率和剩余容量，选择剩余容量最大的资源进行分配。

该算法相对于最佳适应算法，能够更好地提高资源利用率，但是在面对资源容量有限的情况下，可能会导致部分资源闲置。

二进制蝙蝠算法
摘要：
1.二进制蝙蝠算法的概述
2.二进制蝙蝠算法的原理
3.二进制蝙蝠算法的应用领域
4.二进制蝙蝠算法的优缺点
正文：
二进制蝙蝠算法，是一种受到蝙蝠生物学特性启发而来的优化算法。

蝙蝠在寻找食物和躲避障碍物时，能够通过发射超声波并接收回声来判断周围环境和距离。

二进制蝙蝠算法模仿了这一过程，将超声波替换为二进制编码的信号，通过计算信号的返回时间和强度，来寻找最优解。

该算法的原理主要包括两个部分：一是编码，将需要解决的问题转换为二进制编码的信号；二是计算，通过计算信号的返回时间和强度，来模拟蝙蝠的判断过程，并找到最优解。

二进制蝙蝠算法的应用领域非常广泛，包括但不限于：机器学习、信号处理、图像处理、通信网络等。

特别是在复杂环境下的优化问题，如无线通信中的信道编码和解码，图像处理中的去噪和增强等，都能看到二进制蝙蝠算法的身影。

二进制蝙蝠算法的优点主要体现在其强大的适应性和优秀的寻优能力。

它能够在复杂的环境中，快速找到最优解，且算法简单易于实现。

然而，它也存在一些缺点，如算法的收敛速度较慢，需要大量的计算资源等。

基于蚁群优化算法的云计算资源分配陈真【期刊名称】《青岛科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(033)006【摘要】基于云计算环境的特点,采用改进蚁群优化的计算资源分配算法,分析诸如带宽占用、网络负载和响应时间等因素对云端资源分配的影响.仿真实验的分析和比较说明该算法能够在云中快速、合理地找到所需访问的数据库,并能够优化搜索性能,减少搜索时间,降低云数据库整体网络负载,比其他一些针对云计算的分配算法具有更优的效率.%Based on the characteristics of cloud computing environment, using the improved ant colony optimization calculation resource allocation algorithm, through the a-nalysis such as bandwidth, the load of network and response time factors on the influence of the distribution of the clouds resources, and through the analysis and comparison of the simulation experiment, the algorithm can quickly and reasonable find the required database in the cloud, and also improve the search performance, reduce the search time and lower the load of the whole network cloud database, so as to get better efficiency than the other algorithm which is in allusion to the cloud computing.【总页数】5页(P619-623)【作者】陈真【作者单位】韩山师范学院潮州师范分院,广东潮州521000【正文语种】中文【中图分类】TP316【相关文献】1.基于改进蚁群算法的云计算资源分配方法 [J], 胡睿;刘钢2.基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法 [J], 华夏渝;郑骏;胡文心3.基于绿色云计算平台的等价黄金分割资源分配优化算法研究 [J], 王咏梅;施培蓓;刘磊;周媛媛4.云计算中基于包簇映射的多目标蚁群资源分配算法 [J], 丁顺;陈世平5.基于云计算资源分配与调度优化的改进蚁群算法研究 [J], 王玲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第十章蝙蝠算法10.1介绍蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）是一种基于群体智能的算法，是受微型蝙蝠的回声定位的启发，由Xin-She Yang(Yang, 2010a)[1]于2010年提出的。

大多数微型蝙蝠将声音辐射到周围环境，并聆听这些声音来自不同物体的的回声，从而可以识别猎物，躲避障碍物，并追踪黑暗的巢穴。

声音脉冲因蝙蝠的种类而异，基本上，频率调谐是一种突变，因为它在解中引起波动，主要是在较好的解附近，尽管较大的突变导致全局搜索。

特定的选择是通过对相对恒定的选择施加压力来实现的，这是由于在目前已经建立的种群中使用了最优解。

与遗传算法相比，没有明显的交叉;然而，响度和脉冲发射的偏差会导致变异的不同。

另外，还有一种自动缩放的功能，即随着搜索在响度和脉冲发射率的变化上接近全局最优，利用就会变得集中起来，这导致从探索阶段自动切换到利用阶段。

10.2蝙蝠的自然行为概述蝙蝠是唯一有翅膀的哺乳动物，它们具有非凡的回声定位能力。

它们是世界上种类第二多的哺乳动物，有超过1200种。

一般分为蝙蝠可以分为两类：回声定位微型蝙蝠和以水果为食的巨型蝙蝠。

蝙蝠算法是由Yang Xin-She (2010a)[1]基于第一类蝙蝠的行为而开发的。

大多数蝙蝠以倒挂的栖息姿势休息。

所有的微型蝙蝠和一些巨型蝙蝠都会发出超声波来产生回声。

微型蝙蝠的大脑和听觉神经系统可以通过比较出站脉冲和反复出现的回声，对环境产生深入的图像。

微型蝙蝠发出这些超声波(通过喉部产生)通常通过嘴巴，偶尔通过鼻子，它们会在回声返回前就结束发出超声波。

回声定位可以是低负荷循环，也开始是高负荷循环，第一种情况时，蝙蝠可以根据时间区分它们的叫声和多次出现的回声；第二种情况时，蝙蝠发出不间断的叫声，并在频率上将脉冲和回声分离。

回声定位也被称为生物声纳，主要用于动物的导航和觅食。

在这些回声的帮助下，蝙蝠测量物体的大小和距离，有些种类的蝙蝠甚至能够测量物体移动的速度。

基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机智能调度王焱【摘要】针对云计算虚拟机调度中存在的资源分配不均衡问题,提出了一种基于K-means和蝙蝠算法的云计算虚拟机智能调度方法.该方法充分考虑物理节点空闲资源和虚拟机所需资源的互补性,以物理节点作为初始聚类中心,使用资源的相关性定义二者的距离,利用蝙蝠算法的全局寻优能力迭代寻优,达到合理调度虚拟机的目的.模拟实验仿真的结果表明,该方法在降低物理节点数量和提高资源利用率方面具有一定的优势,是一种可行的方法.%To solve the resource allocation imbalance problem existing in cloud computing virtual machine scheduling,a cloud computing virtual machine intelligent scheduling method based on K-means and bat algorithm is proposed. The method ful-ly considers the complementarity of the physical node idle resource and the resource needed by virtual machine,selects the physical node as the initial clustering center,and uses the resource correlation to define the distance between them. The global searching ability of bat algorithm is used for iterative optimization to achieve the goal of reasonable virtual machine scheduling. The scheduling method was simulated. The experiment results show that the method has certain advantages in reducing the quan-tity of physical nodes and improving the resource utilization,and is an effective method.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2016(039)021【总页数】4页(P21-23,28)【关键词】K-means;蝙蝠算法;云计算;虚拟机;调度【作者】王焱【作者单位】汉江师范学院教育系,湖北十堰 442000【正文语种】中文【中图分类】TN911-34;TP391云计算是一种新型的商业计算模式，是分布式处理、并行处理和网络计算的拓展和延伸，已成为工业界和学术界的研究热点。

云计算与大数据_南京邮电大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.1、下列关于云计算的说法错误的是（）。

答案:主要基于非虚拟化资源池2.以下不属于目前典型云计算服务模型的是（）。

答案:系统即服务3.IaaS服务模型主要提供的资源不包含（）。

答案:应用程序4.以下说法错误的是（）。

答案:数据中心地点只能固定5.区块链的（）提供区块链网络中各个节点达成一致的方法。

答案:共识层6.同一台物理主机上一个虚拟机的崩溃或故障不会影响其他虚拟机，这主要得益于虚拟化技术的（）特征。

答案:隔离7.Linux KVM中内存虚拟化技术不包括（）。

答案:vMotion8.下列选项不属于典型虚拟化软件的是（）。

答案:Eureka9.与虚拟机相比，以下关于目前容器的叙述错误的是（）。

答案:容器的安全性比虚拟机强10.Docker可以回滚到当前镜像的前一个版本，可以避免因为完成部分组件的升级而导致对整个环境的破坏，这是Docker的（）功能。

答案:版本控制11.在GFS中，客户端可以并行访问多个（），提高了系统的整体性能。

答案:数据块服务器12.以下不属于集中式副本管理策略的优点的是（）。

答案:文件副本的数量快速增加13.以下关于分布式副本管理策略描述错误的是（）。

答案:随着文件副本的数量不断增加，其负载会急剧增加14.Paxos云存储系统中的主要角色不包括（）。

答案:执行者15.以下关于S3的数据存储结构描述错误的是（）。

答案:存储桶是S3中对数据进行排序的唯一方法16.Paxos算法用于解决分布式系统中的（）问题。

答案:数据一致性17.分布式监测架构的优点不包括（）。

答案:延时小18.以下关于分布式协同监测模型描述错误的是（）。

答案:数据节点彼此完全独立19.在分布式协同监测模型中，（）被用来接收被监测节点周期性报告自己心跳信息，表明自身活性。

答案:全局队列20.以下对Nagios描述错误的是（）。

答案:Nagios Core是Nagios的核心组件，包括核心监测引擎和Web界面，监测都是由该组件实现的21.用户合法获取云服务的第一道关卡是（）。

［收稿日期］２０１９－１２－２０［作者简介］李旭晴（１９７９－），女，山西长治人，讲师，主要研究方向为计算机网络技术。

依赖蝙蝠算法ＳＶＭ的云计算资源负载预测李旭晴（长治学院沁县师范分院，山西长治０４６４００）［摘要］随着云计算等信息技术的不断发展，云中心的能耗逐渐增多，逐渐成为抑制各应用拓展的瓶颈。

为了准确评估云中心负载能耗，本文基于蝙蝠算法支持向量机（ＢＡＳＶＭ）模型，结合了蝙蝠算法变换分析输入信号的周期和频率的优势以及支持向量机的非线性回归分析特性，构建模拟了云计算中心的任务负载，提出了云计算负荷预测算法，并使用云计算中心的实际数据进行预测结果的验证。

实验结果表明，本文提出的算法在预测效果和准确性上均优于同类预测算法。

［关键词］云计算；蝙蝠算法变换；负荷预测；ＢＡＳＶＭ［中图分类号］ＴＰ３９３．０１ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］１６７１－５３３０（２０２０）０２－００２４－０６ 随着云计算技术的发展，传统的信息产业变革使得云计算的规模越来越大，同时，云数据中心的规模迅速增加，每个云计算中心的能耗也在不断增加，能耗变得越来越巨大［１－３］。

云计算中的负载预测技术是降低云计算中心能耗的方法之一。

当负载恒定时，如果可以准确地预测下一阶段的负载情况，则可以适当地分配资源。

同时，可以在满足服务水平协议（ＳＬＡ）时关闭某些计算机，以减少云中心能耗［４－５］。

但是，与网格计算和高性能计算相比，云计算的任务多变。

有学者比较了云计算和网格计算的负载曲线，发现云任务长度仅为网格任务长度的［１／２０，１／２］。

因此，云计算的负载曲线更加陡峭，增加了建模和预测云计算负载的难度［６］。

已有学者对云计算中心中的负载预测问题进行了大量研究［７］。

预测方法主要分为三类，第一类为传统统计，如自回归算法、自回归综合移动平均算法（ＡＲＩＭＡ）等；第二类为智能算法、神经网络（ＮＮ）、ＳＶＭ算法等；第三类是混合算法，例如，将Ｋａｌｍａｎ滤波器与ＳＶＭ结合的算法，以及将相空间重构与进化相结合的算法［８－１０］。