[发明专利]一种基于云计算的安全资源优化分配方法在审
申请号: | 201611260787.0 | 申请日: | 2016-12-30 |
公开(公告)号: | CN106789312A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 徐雷;涂亮;杨余旺;解媛媛;周迅钊 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L29/08 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心32203 | 代理人: | 薛云燕 |
地址: | 210094 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 计算 安全 资源 优化 分配 方法 | ||
1.一种基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,包含以下步骤:
步骤1,在云系统中通过云服务器收集各物理节点可用资源的情况以及各虚拟机使用实例;
步骤2,收集用户们对于不同任务的不同要求,了解用户的具体需求情况;
步骤3,采用压缩因子综合信息粒子群算法优化分配云系统中的资源,使得资源得到最优配置。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,步骤1所述虚拟机使用实例包括各供应商的分配算法及成本。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,步骤2所述收集用户们对于不同任务的不同要求,具体为:
云服务器收集用户的任务请求,所述的任务请求包括每个任务需要的CPU资源、内存资源、硬盘资源及带宽资源。
4.根据权利要求1所述的基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,步骤3所述的采用压缩因子综合信息粒子群算法优化分配云系统中的资源,具体步骤如下:
步骤3.1,初始化压缩因子综合信息粒子群算法的参数,计算当前适应度,选择全局最优值;
步骤3.2,计算当前粒子综合信息位置P;
步骤3.3,计算压缩因子;
步骤3.4,进入主循环,遍历所有粒子;
步骤3.5,将P代入压缩因子综合信息粒子群算法速度和位置更新公式,升级粒子速度和位置;
步骤3.6,计算当前最优值,以及全局最优值;
步骤3.7,判断是否满足循环结束条件,即当前位置是否为全局最优位置,如果满足则算法结束,否则继续跳转到3.2。
5.根据权利要求4所述的基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,步骤3.1所述的初始化粒子参数包括:粒子的速度Vel,加速因子C,压缩因子χ,全局最优位置G,粒子当前位置X。
6.根据权利要求5所述的基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,步骤3.2所述计算当前粒子综合信息位置P,公式如下:
P=C1×Rand×(Pi-1-X(i))+C2×Rand×(Pi-X(i))+C3×Rand×(Pi+1-X(i))+C4×Rand×(G-X(i))
其中,Pi,Pi-1,Pi+1指的是当前粒子和相邻的粒子,X(i)是粒子当前位置,C1,C2,C3,C4是加速因子,Rand为随机常数。
7.根据权利要求6所述的基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,步骤3.3所述计算压缩因子χ,公式如下:
8.根据权利要求6所述的基于云计算的安全资源优化分配方法,其特征在于,步骤3.5所述将P代入压缩因子综合信息粒子群算法速度和位置更新公式,升级粒子速度和位置,公式如下:
Vel(k+1)=χ×(Vel(k)+C1×Rand×(P-X)+C2×Rand×(G-X))。
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