[发明专利]基于截止日期驱动的云系统代价最小化资源分配方法

摘要

本发明公开了一种基于截止日期驱动的云系统代价最小化资源分配方法，步骤为云系统中云服务器收集各物理节点的可用资源；收集用户的任务请求；最后采用和声搜索方法对云系统中虚拟资源进行分配云服务器初始化和声搜索方法的参数；云服务器产生和声搜索方法的新解；确定新解的目标函数值，更新和声记忆库中的解向量；确定和声记忆库内的花费最小的解、以及该花费最小的解相应的云系统花费值；重复迭代至最大迭代次数，输出最优和声解向量。本发明充分挖掘了云系统中的可用资源，通过虚拟机多样化技术从CPU资源、磁盘读写速度资源和网络带宽资源多个维度动态按需分配资源，为高效利用云系统中资源和保障任务在截止日期内完成提供技术支持。

主权项

一种基于截止日期驱动的云系统代价最小化资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，云系统中云服务器收集各物理节点的可用资源；步骤2，云系统中云服务器收集用户的任务请求；步骤3，云系统中云服务器采用和声搜索方法对云系统中虚拟资源进行分配，具体步骤如下：步骤3.1，云服务器初始化和声搜索方法的参数，具体为：(1)初始化乐器的个数NL、和声记忆库可保存的和声个数Np、和声记忆库保留概率PHMCR、记忆库扰动概率PPAR和和声搜索方法的最大迭代次数Ng，并且令迭代次数序号gen＝1；其中NL∈[4,6]、Np∈[50,60]、PHMCR∈[0.9,0.95]、PPAR∈[0.1,0.15]和Ng∈[500,600]；(2)初始化云系统中节点Ps资源的价格向量云系统中节点Ps资源的最大容量向量云系统中节点Ps剩余资源的容量向量云系统中任务ti所需要的多维资源向量和云系统中任务ti分配的多维资源向量其中Ps表示云系统中节点序号，ti表示云系统中任务序号；(3)初始化云系统中任务ti的执行完成的截止时间D(ti)，采用公式(1)确定云系统中执行任务ti所需要的时间向量T(ti)：T(ti)=Σn=1NLln(ti)rn(ti)---(1)]]>其中，ln(ti)表示向量l(ti)的第n个分量，rn(ti)表示向量r(ti)的第n个分量；(4)初始化和声记忆库，随机产生Np个优化问题的初始解放入和声记忆库内，r(ti)初始解需要满足公式(2)和公式(3)：T(ti)≤D(ti)    (2)r(ti)≤a(Ps)    (3)采用公式(4)确定执行任务ti所需要的花费P[r(ti)]：P[r(ti)]=1NLΣn=1NLbn(Ps)rn(ti)Tn(ti)---(4)]]>其中，bn(Ps)表示向量b(Ps)的第n个分量，Tn(ti)表示向量T(ti)的第n个分量；步骤3.2，云服务器产生和声搜索方法的新解；步骤3.3，确定新解的目标函数值，更新和声记忆库中的解向量；步骤3.4，确定和声记忆库内的花费最小的解、以及该花费最小的解相应的云系统花费值；步骤3.5，重复步骤3.2～3.4Ng次，输出最优和声解向量，Ng表示和声搜索方法最大迭代次数。