多目标约束条件的云计算资源调度算法仿真

针对在云计算环境下多目标约束〔Qas)要求各不相同的用户调度问题,提出了一种解决多目标约束的云计算任务调度策略。该策略根据用户提出的各不相同的目标约束要求,分别构造约束条件,利用隶属度函数将多目标约束问题转换为单目标约束问题,再利用新构造的遗传算法对单目标求解,得到策略最优解。最后进行仿真实验,实验结果表明该算法有效降低了调度任务的截止时间底线违背率、平均任务执行时间以及其平均执行成本。     

基于最小可信代价的网格任务调度算法

Nimrod-G是在计算经济网格体系结构（GRACE）下开发的网格资源管理系统,它提供了一套基于期限和预算限制的DBC（Deadline and Budget Constrained）调度策略,以优化任务调度过程中的时间和费用问题。但这套调度策略没能对任务调度的时间和费用进行综合的考虑,也没有考虑到网格服务提供者提供的服务保证的可信度。针对这些问题,文章提出一种新的网格任务调度算法。借助网格仿真工具箱Gridsim,通过实验证明,此算法能有效地优化网格任务调度的时间和费用因素。     

云计算环境下的物流资源调度算法研究

针对系统处理大规模物流调度信息能力不足的情况,提出了一种基于云计算环境下的物流资源调度优化模型对问题进行求解.在云计算环境下处理订单信息、车辆调度信息,并针对所有订单生成最合理的配送方案,通过对物流主要资源配送车辆的调度研究,建立配送路径算法模型以及最小配送成本算法模型,作为物流资源调度方案的解决策略.通过仿真结果表明,该算法能有效处理大量的物流资源调度信息,同时缩短计算求解时间.     

基于聚类算法的云平台物流调度模型研究

基于聚类算法的云平台是当前公有云的主要应用形式。平台整体资源利用率最大化、单虚拟机性能的最优化以及平台的服务接受率是聚类算法的设计目标。抽象出基于聚类算法的交叉环物流服务模型,对物流的服务模式、交叉环物流调度服务器等进行了设计。在此基础上对函数聚类算法各种需求向量的交叉环物流调度进行优化分析,最后在自主研发的云计算平台上验证了可行性。     

基于聚类算法的云平台物流调度模型研究

基于聚类算法的云平台是当前公有云的主要应用形式.平台整体资源利用率最大化、单虚拟机性能的最优化以及平台的服务接受率是聚类算法的设计目标.抽象出基于聚类算法的交叉环物流服务模型,对物流的服务模式、交叉环物流调度服务器等进行了设计.在此基础上对函数聚类算法各种需求向量的交叉环物流调度进行优化分析,最后在自主研发的云计算平台上验证了可行性.     

Web应用与Quartz的整合研究

任务调度的功能多数应用于邮件的定时发送、数据的定时备份、自动执行业务处理等类型的Web应用。任务调度是基于准确时间点的调度,同时也可以根据用户自己设定的时间间隔或设定的调度次数自动执行任务。文章以介绍定时任务调度框架Quartz的特点、使用优势及其基本功能为主,分析Quartz与Spring框架进行整合开发,进行Web的定时调度功能开发的机制。     

大港油田云计算资源复用技术适用性分析

本文主要阐述了资源复用技术的概念,分析了资源复用技术在云计算架构下的应用前景、方案设想。随着云计算技术的深化应用,通过建立大港油田企业云计算中心,实现基础设施、数据资产、关键应用的集中管理,按需获取;通过随时、随地的云端接入,为油区提供企业办公桌面服务等,使得大港油田具备了一定的云计算应用水平。但是,目前云平台的虚拟资源都是独占模式,不能做到资源利用率的最大化。因此,需要研究资源复用技术,来进一步提高资源利用率,灵活高效地、自动化地调度平台资源,提升云计算技术应用水平。     

电力调度系统中云计算模式的应用探析

云计算是继智能电网和物联网兴起后,又一新的发展方向。云计算具有较低廉的成本特点,在整合资源和稳定性能上占有优势,在未来具有广阔的发展前景。电力调度系统运用云计算模式能够实现多区域的计算模式转变,对电力调度工作有影响深远。文章主要分析云计算模式在电力调度系统中的应用,以供参考。     

云计算下的审计风险分析与防范

云计算的产生以及不断地蓬勃发展影响了审计技术和审计方法,巧妙地将云计算与审计相结合,在一定程度上扩大审计范围,提高审计效率,但同时也会产生相应的云审计风险。―、云计算及云审计概述1.云计算的内涵。云计算是一种能够将存储、网络、计算等资源抽象化和虚拟化,形成巨大资源库,按需调度和资源供给的大规模分布式计算模式,用户通过互联网获取想要的信息资源。     

基于知识表示的自动化立体库智能调度系统优化设计

研究了基于知识表示的调度专家系统,提出了该专家系统的产生式规则。将自动化立体仓库的调度系统规则按作业任务调度和货位调度两个原则进行考虑。通过推理机负责整个系统的运行,实现对问题的求解。