【摘 要】
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随着互联网和云计算技术的迅速发展,移动用户激增使得互联网流量急速增长,大量用户对计算资源发出使用申请。如何对移动互联网流量数据进行高效准确的预测分析,为用户提供更加优质的移动网络服务;如何在资源有限的条件下,既能满足虚拟机请求的合理分配,又使云服务商的利润最大化,这些都是供应商们最为关心的问题。针对互联网服务背景,本文研究了改进的灰狼优化算法并用于解决互联网的流量预测问题及云服务虚拟机资源分配利润
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随着互联网和云计算技术的迅速发展,移动用户激增使得互联网流量急速增长,大量用户对计算资源发出使用申请。如何对移动互联网流量数据进行高效准确的预测分析,为用户提供更加优质的移动网络服务;如何在资源有限的条件下,既能满足虚拟机请求的合理分配,又使云服务商的利润最大化,这些都是供应商们最为关心的问题。针对互联网服务背景,本文研究了改进的灰狼优化算法并用于解决互联网的流量预测问题及云服务虚拟机资源分配利润优化问题,提出了高斯灰狼优化算法（Gaussian Tangent Grey Wolf Optimizer,GTGWO）和离散灰狼优化算法（Scattered Grey Wolf Optimizer,SGWO）两种改进的算法,用GTGWO优化流量预测模型的参数,用SGWO求解虚拟机资源分配利润最大化模型,相关工作如下:（1）高斯灰狼优化算法研究与应用针对灰狼算法的初始种群,通过引入高斯分布函数改善初始种群的分布结构;针对灰狼算法的收敛方式,通过改进收敛因子加快寻优过程,改善灰狼搜索最优解能力,提出高斯灰狼优化算法GTGWO。为测试新算法的性能,与同类型GWO算法及其他智能算法针对10个基准函数进行测试比较,结果表明GTGWO算法的稳定性及寻优速度等性能均最优。最后将GTGWO用于互联网流量预测模型的参数优化,得到了较高的预测精度。（2）离散灰狼优化算法研究与应用针对虚拟机资源分配优化利润问题,提出了基于动态权重策略及引入动态常量改进的离散灰狼优化算法SGWO。为测试新算法的性能,以有界背包三大类型问题BKP（WBPK,UBPK,SBPK）实际案例数据为测试对象,同时与现有智能算法进行比较,结果表明SGWO算法的有效性和稳定性等性能都比较突出。最后用SGWO算法求解云计算服务器中虚拟机调度资源分配优化模型,能较好地解决此类复杂动态的类背包问题。
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