基于克隆选择算法的云计算资源分配方法组成比例

本发明专利技术提供了一种基于克隆选择算法的云计算资源分配方法，包括：随机产生初始抗体种群，每个抗体均对应一种云任务分配方案；计算每种分配方案中每台虚拟机的执行时长，以及每种分配方案的总时长；对初始抗体种群中的每个抗体进行克隆并变异形成新抗体，计算每个新抗体对应的分配方案中每台虚拟机的执行时长以及该分配方案的总时长；将初始抗体种群中的抗体和克隆变异产生的新抗体合并形成一新抗体种群，对新抗体种群中的抗体进行时长升序排列，保留前M个抗体，作为初始抗体种群中的抗体；重复上述操作，从保留的前M个抗体中挑选出分配方案总时长最短的抗体。本方法对分配方案进行了优化，能够在更短的时间内完成所有任务，提高了执行效率。

【技术实现步骤摘要】
基于克隆选择算法的云计算资源分配方法
本专利技术涉及云计算领域。更具体地说，本专利技术涉及一种基于克隆选择算法的云计算资源分配方法。
技术介绍
云计算是一种通过互联网实现随时随地和按需访问的共享资源池的计算模式。云计算资源调度可以定义为在云计算环境下，根据一定的资源使用规则，在不同的用户任务之间进行资源分配的过程。现有技术中，已有学者提出顺序分配策略和贪心策略对资源进行分配，但上述两种方法也有各自的缺点。顺序分配策略就是按任务的顺序来进行分配的策略，在这个方法中，假设有n个任务，m个虚拟机，那么按照1～n的任务顺序来将其一一分配给虚拟机，虚拟机也是按1～m的顺序来处理这些任务。若n>m，那么会产生所有的虚拟机都已被分配了任务的情况，此时便会重头开始分配，还是1～n的顺序。此方法的缺点也很明显，这种不关注各个虚拟机处理效率区别与每个任务大小程度不同的方法可能会导致效率低的虚拟机处理大型的任务，而效率高的虚拟机却被分配了小的任务，导致时间的浪费与成本的增大。贪心策略的总体思想就是将最复杂的任务分配给速度最快的虚拟机。不失一般性，假设任务执行的时间主要受任务的指令长度(MI)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于克隆选择算法的云计算资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、随机产生一初始抗体种群A，所述初始抗体种群A中包含M个抗体，每个抗体均对应一种云任务的分配方案；步骤二、计算每种分配方案中每台虚拟机的执行时长，以及每种分配方案的总时长；步骤三、依据获取的每种分配方案的总时长对所述初始抗体种群A中的每个抗体进行克隆并变异，形成新抗体，计算每个新抗体对应的分配方案中每台虚拟机的执行时长以及该分配方案的总时长；步骤四、将所述初始抗体种群A中的抗体和克隆变异产生的新抗体进行合并形成一新抗体种群B，根据获取的分配方案的总时长对所述新抗体种群B中的抗体进行升序排列，保留前M个抗体，作为初始抗体种...

【技术特征摘要】
1.基于克隆选择算法的云计算资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、随机产生一初始抗体种群A，所述初始抗体种群A中包含M个抗体，每个抗体均对应一种云任务的分配方案；步骤二、计算每种分配方案中每台虚拟机的执行时长，以及每种分配方案的总时长；步骤三、依据获取的每种分配方案的总时长对所述初始抗体种群A中的每个抗体进行克隆并变异，形成新抗体，计算每个新抗体对应的分配方案中每台虚拟机的执行时长以及该分配方案的总时长；步骤四、将所述初始抗体种群A中的抗体和克隆变异产生的新抗体进行合并形成一新抗体种群B，根据获取的分配方案的总时长对所述新抗体种群B中的抗体进行升序排列，保留前M个抗体，作为初始抗体种群A中的抗体；步骤五、重复进行步骤三和步骤四的操作，从保留的前M个抗体中挑选出分配方案总时长最短的抗体，即云任务的最优分配方案。2.如权利要求1所述的基于克隆选择算法的云计算资源分配方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：将随机产生的初始抗体种群A中的每个抗体对应的分配方案存入一组二维数组Ass[M][cloudletNum]中，其中，cloudletNum表示待处理的云任务数，二维数组元素的取值范围为[1,vmNum]，vmNum表示用来处理云任务的虚拟机数量。3.如权利要求2所述的基于克隆选择算法的云计算资源分配方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：将获取的每种分配方案中每台虚拟机的执行时长存入二维数组vmtime[M][vmNum]中，将获取的每种分配方案的总时长存入数组timeSum[M]中。4.如权利要求3所述的基于克隆选择算法的云计...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴红伟，杨玉，李存华，仲兆满，纪兆辉，
申请(专利权)人：淮海工学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32