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标题: Cloudsim和算法 [打印本页]

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作者: 科技颠覆者    时间: 2024-12-9 19:27
标题: Cloudsim和算法
Cloudsim和智能算法结合有什么优势？

智能算法和CloudSim结合有以下几个优势：

• 提高模拟精度：CloudSim本身是一个基于事件驱动的离散事件仿真框架，采用了模拟的方式来模拟云盘算中的各个构成部分，但无法包管模拟结果的精确性。随着智能算法的应用，可以较为精确地模拟出更多实际情况，提高模拟结果的准确性。
  
• 优化调治策略：智能算法在 CloudSim 中的应用可以优化资源的调治策略，比方，将粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于假造机调治中，可以通过动态地调整假造机之间的分配来实现更高效的调治，从而达到扩大盘算资源利用率的目标。
  
• 低落成本：使用 CloudSim 配合智能算法进行仿真和优化，可以帮助用户根据实际的需求，优化盘算资源使用，提高资源利用率并在一定程度上低落成本。
  
• 突破局限性：CloudSim的功能和特性可以大大扩展，通过增加智能算法，CloudSim的使用和应用场景也将随之扩展，帮助用户更好地探索云盘算环境的各种可能性。
  

PSO在云盘算调治中的作用？

粒子群优化算法（PSO）是一种智能优化算法，也是一种元启发式算法，最初是由Eberhart和Kennedy提出的，其模拟了鸟群捕食行为，通过一定的搜索策略，使得多个粒子在多维搜索空间中寻找最优解。
在云盘算调治中，PSO算法可以用于优化假造机的调治策略。云盘算环境中存在着多种类型的假造机资源，每种资源都有其特定的限制和使用成本模型。考虑到假造机的盘算能力和使用成本等因素，云盘算系统需要合理地分配假造机资源，以最大化资源利用率和系统效益。
使用PSO算法可以有效地优化假造机的调治策略。PSO算法可以在优化目标函数中设置多个参数以权衡资源利用率和系统效益。比方，在优化目标函数中，可以添加CPU利用率和内存利用率等参数，并在优化过程中动态调整各参数的权重以实现最优解的搜索。
PSO算法在云盘算调治中的重要作用是优化资源的分配和假造机调治策略，从而提高云盘算系统的资源利用率和系统效益。
这是一个使用 PSO（粒子群优化）算法调治使命的例子代码。重要包罗以下步调：

• 初始化 CloudSim 包并设置仿真参数。
  
• 创建数据中心。
  
• 创建代理。
  
• 开始仿真。
  
• 打印仿真结果。
  

具体实现细节和注释如下：

• 初始化 CloudSim 包并设置仿真参数。
  

1. int num_user = 1; // number of cloud users
2. Calendar calendar = Calendar.getInstance();
3. boolean trace_flag = false; // mean trace events
5. // Initialize the CloudSim library
6. CloudSim.init(num_user, calendar, trace_flag);

复制代码

• 创建数据中心。
  

1. // Here are the steps needed to create a PowerDatacenter:
2. // 1. We need to create a list to store our machine
3. List<NetworkHost> hostList = new ArrayList<NetworkHost>();
5. // 2. A Machine contains one or more PEs or CPUs/Cores.
6. // In this example, it will have only one core.
7. List<Pe> peList = new ArrayList<Pe>();
8. int mips = 1000;
9. // 3. Create PEs and add these into a list.
10. peList.add(new Pe(0, new PeProvisionerSimple(mips)));
11. // need to store Pe id and MIPS Rating
13. // 4. Create Host with its id and list of PEs and add them to the list
14. // of machines
15. int ram = 2048; // host memory (MB)
16. long storage = 1000000; // host storage
17. int bw = 10000;
18. int hostNumber = 4;
20. // Add the Hosts created above to HostList.
21. for (int index = 0; index < hostNumber; index++) {
22.     hostList.add(new NetworkHost(index, new RamProvisionerSimple(ram), new
23.     BwProvisionerSimple(bw), storage, peList, new VmSchedulerTimeShared(peList)));
24. }
26. // Create Internal Datacenter network
27. CreateNetwork(4, datacenter);
29. // Create a DatacenterCharacteristics object and pass the above created hosts to it.
30. DatacenterCharacteristics characteristics = new DatacenterCharacteristics(arch, os,
31. vmm, hostList, time_zone, cost, costPerMem, costPerStorage, costPerBw);
32.    
33. // 6. Finally, we need to create a PowerDatacenter object.
34. NetworkDatacenter datacenter = null;
35. try {
36.     datacenter = new NetworkDatacenter(name, characteristics, new
37.     NetworkVmAllocationPolicy(hostList), storageList, 0);
38. } catch (Exception e) {
39.     e.printStackTrace();
40. }

复制代码

• 创建代理。
  

1. private static NetDatacenterBroker createBroker() {
2.     NetDatacenterBroker broker = null;
3.     try {
4.         broker = new NetDatacenterBroker("Broker");
5.     } catch (Exception e) {
6.         e.printStackTrace();
7.         return null;
8.     }
9.     return broker;
10. }

复制代码

• 开始仿真。
  

1. // Start the CloudSim simulation
2. CloudSim.startSimulation();
4. // Print Cloudlet result
5. List<Cloudlet> newList = broker.getCloudletReceivedList();
6. printCloudletList(newList);
8. // Stop the CloudSim simulation
9. CloudSim.stopSimulation();

复制代码

• 打印仿真结果。
  

1. private static void printCloudletList(List<Cloudlet> list) {
2.     int size = list.size();
3.     Cloudlet cloudlet;
5.     String indent = "    ";
6.     Log.printLine();
7.     Log.printLine("========== OUTPUT ==========");
8.     Log.printLine("Cloudlet ID" + indent + "STATUS" + indent + "Data center ID" +
9.     indent + "VM ID" + indent + "Time" + indent + "Start Time" + indent +
10.     "Finish Time");
12.     for (int i = 0; i < size; i++) {
13.         cloudlet = list.get(i);
14.         Log.print(indent + cloudlet.getCloudletId() + indent + indent);
16.         if (cloudlet.getCloudletStatus() == Cloudlet.SUCCESS) {
17.             Log.print("SUCCESS");
19.             DecimalFormat dft = new DecimalFormat("###.##");
20.             Log.printLine(indent + indent + cloudlet.getResourceId() + indent +
21.             indent + indent + cloudlet.getVmId() + indent + indent +
22.             dft.format(cloudlet.getActualCPUTime()) + indent + indent +
23.             dft.format(cloudlet.getExecStartTime()) + indent + indent +
24.             dft.format(cloudlet.getFinishTime()));
25.         }
26.     }
27. }

复制代码

Cloudsim中的executioncost？

CloudSim中的ExecutionCost是指在云环境中完成一个使命所需要的成本，包括盘算资源的消耗、网络带宽的消耗等。这个成本通常会影响到云服务提供商的利润和用户的付出。
当一个使命被分配给一台假造机时，ExecutionCost通常会与使命在假造机上执行的时间和假造机的使用费用直接相关。因此，在进行云盘算调治时，ExecutionCost经常被视为一项关键的成本指标，而调治算法的目标就是尽可能地低落ExecutionCost，以实现高效的资源利用和用户满意度的提高。

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