dixiaoran的博客

可以对云平台进行仿真，并对虚拟资源调度算法进行仿真

用于安装cloudsim的一个jar包，有了它才可以运行cloudsin中的例子

模拟云平台调度算法，可以对调度策略进行仿真

针对云计算的高能耗问题,从系统级节能角度,提出一种节能的资源调度算法.首先,建立云计算的两级资源调度模型;综合考虑主机的工作、空闲和休眠等多种状态建立能耗模型,并用多功能计量插座加以验证.然后,提出基于遗传算法的最小能耗资源调度算法(minimum energy consumption based on genetic algorithm,MECGA),根据云任务的服务质量(quality of service,QoS)需求产生初始种群,以系统能耗最小为调度目标设计适应度函数,并根据染色体适应度的正态分布函数和种群的进化代数设计遗传算子.仿真结果表明,所提算法能够有效降低系统总能耗、缩短任务完成时间.

针对云计算的高能耗问题,从系统级节能角度,提出一种节能的资源调度算法.首先,建立云计算的两级资源调度模型;综合考虑主机的工作、空闲和休眠等多种状态建立能耗模型,并用多功能计量插座加以验证.然后,提出基于遗传算法的最小能耗资源调度算法(minimum energy consumption based on genetic algorithm,MECGA),根据云任务的服务质量(quality of service,QoS)需求产生初始种群,以系统能耗最小为调度目标设计适应度函数,并根据染色体适应度的正态分布函数和种群的进化代数设计遗传算子.仿真结果表明,所提算法能够有效降低系统总能耗、缩短任务完成时间.

针对云计算的高能耗问题,从系统级节能角度,提出一种节能的资源调度算法.首先,建立云计算的两级资源调度模型;综合考虑主机的工作、空闲和休眠等多种状态建立能耗模型,并用多功能计量插座加以验证.然后,提出基于遗传算法的最小能耗资源调度算法(minimum energy consumption based on genetic algorithm,MECGA),根据云任务的服务质量(quality of service,QoS)需求产生初始种群,以系统能耗最小为调度目标设计适应度函数,并根据染色体适应度的正态分布函数和种群的进化代数设计遗传算子.仿真结果表明,所提算法能够有效降低系统总能耗、缩短任务完成时间.