随着信息技术的发展和互联网产业的快速发展,云计算已经应用于经济、文化、军事、商业等各个产业和领域。随着容器技术的兴起,Docker凭借其轻量级、标准化和秒级启动,迅速成为了云平台的新宠儿。然而Docker容器在应用过程中,仍然存在资源利用率不高问题。为此,本文主要研究Docker平台资源分配算法,主要工作如下:第一,针对Docker容器资源利用率不高和任务分配不合理问题,本文提出了一种适用于Docker云平台的调度算法,来提高系统资源利用率。首先,本文介绍了适用于Docker云平台的调度算法调度框架,详细地分析了适用于Docker平台的调度算法构建的过程,以及架构图中每个组件的功能。其次,详细介绍了适用于Docker平台的调度算法步骤。接着通过自然数编码,将粒子群中的粒子编码长度与容器的任务相对应;种群初始化步骤随机初始化解空间中NP粒子的位置和速度,并设置粒子群算法参数;在适应度函数步骤中,适应度函数用于评估粒子的质量。在满足迭代停止条件之前,根据适应度函数的结果更新粒子最佳值和总体最佳值;为了避免粒子群算法落入局部最优解,引入了模拟退火步骤并模拟退火更新的最佳值。最后,实验结果表明,该算法可以有效提高Docker平台资源利用率。第二,针对Docker云平台多资源利用率和负载均衡问题,本文提出一种支持负载均衡的Docker平台资源调度算法,在保证负载均衡的前提下,提高了系统资源利用率。本文综合考虑节点总内存、节点CPU的利用率、内存的利用率和平均网络负载以及I/O负载等因素。首先,计算当前资源的平衡因子,并且根据应用请求的资源,计算分配后的资源平衡因子。然后根据资源平衡因子排序节点,选择出节点利用率最高的节点。最后,实验结果表明,本文提出的算法提升资源利用率,提高集群调度工作的效率,降低任务的响应时间,并实现负载均衡,该方法的负载均衡能力明显高于Docker容器资源调度算法。