基于模糊聚类分析的云计算负载平衡策略

被引：26

作者：

姚婧

何聚厚

机构：

[1] 陕西师范大学计算机科学学院

来源：

计算机应用 | 2012年 / 32卷 / 01期

关键词：

云计算; 模糊聚类; 负载平衡; 粒子群优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP3 [计算技术、计算机技术]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

0812 ; 081104 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

如何实现资源访问的负载平衡成为云计算实施的关键问题之一。基于云计算环境的特点,改进了模糊聚类算法,将粒子群优化算法与模糊C均值聚类算法融合,提高算法正确率。将改进后的聚类算法应用于对各个计算节点的输入输出(I/O)及中央处理器(CPU)利用率的分析,得到对于负载度的分类,并以此为依据判断需要迁移任务的节点,进而实现负载平衡。实验结果表明无论是在UCI机器学习库或是针对提出的负载平衡机制环境下,改进的模糊聚类算法在算法的准确率方面均优于传统算法10%以上,且在算法稳定性方面亦优于传统算法。

引用

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页数：5

共 7 条

[1]

基于BP算法的动态负载平衡预测.[D].张少辉.河南大学.2009, 10

[2]

基于模拟退火遗传算法的网络负载平衡算法研究.[D].易辉.武汉理工大学.2006, 08

[3] 云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法 [J].