文档介绍：蚁群算法在云计算资源分配中的应用研究张春艳(中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州 221116)摘要:针对目前已提出的云计算资源调度模型,提出一种基于蚁群算法的资源分配策略。分配云计算资源时,首先在云计算网络中发现社团,探测可用节点的计算能力,然后根据云计算服务模式特点,通过分析诸如网络带宽占用、线路质量、响应时间、任务费用、可靠性等因素对资源分配的影响,利用蚁群算法得到一组最优的计算资源。通过在CloudSim环境下的仿真进行分析和比较,这种算法能在满足云计算服务模式的情况下,获得比其他一些针对网络的的分配算法更短的响应时间和更强的工作质量,从而更加适合在云环境中使用。关键词:云计算;蚁群算法;服务模式;调度中图分类号:puterscienceandtechnologySchool,Cumt,Xuzhou 221116)Abstract:putingresources,,work,putingpower,andthenbasedonthecloudcalculativeservicemode,workbandwidth,linequality,responsetime,taskexpenses,otherfactorsonthereliabilityofresourceallocationinfluence,,thisalgorithmcansatisfythecloudcalculativeservicemodeofthecircumstances,workofdistributionalgorithm,:puting;antalgorithm;servicemode;schedule0 引言由于信息化技术的迅速发展,网络上数据逐渐复杂庞大,传统的并行技术等已不能为满足人类日益增长的办公和科研发展的需要。一些网络模式应运而生,云计算作为一种新型的并行计算技术也出现在网络上。云计算作为一种基于互联网的新计算模式,是分布式计算(puting)、并行计算(puting)和网格计算(puting)的进一步发展,也是这些计算机科学概念的商业实现。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算的资源是动态易扩展而且虚拟化的,通过互联网提供云计算是基于互联网的超级计算模式,通过架构一个分布的、可全球访问的资源结构,使数据中心在类似互联网的环境下运行计算,即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起,协同工作。主要包括三种层次的服务:基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)[1]。作者简介:张春艳(1985-),女,工科硕士,主要研究方向:-mail:近年来,虚拟化作为云计算的基石,