11、云计算中粒子群优化算法综述

云计算中粒子群优化算法综述

1. 引言

按需租赁计算资源并非新鲜事，自 20 世纪 90 年代末兴起以来，其规模逐年呈指数级增长。资源分配问题属于 NP 难题，分配资源所花费的时间对效率起着关键作用。线性方法在资源分配方面表现良好，但随着请求资源的客户端数量增加，分配时间会呈指数级增长。虽然人工智能和机器学习算法是不错的选择，但它们需要大量的计算能力和内存来高效分配资源，在经济上并不可行。

云计算是一种让用户通过互联网获取所需云资源的技术，旨在降低计算成本。它是一种按需提供服务的技术，能为终端用户提供高质量的服务。云计算因节省成本、便于资源管理、提高生产力、节省能源和提升速度等优点，成为个人和企业的热门选择。用户可以通过互联网随时随地访问资源，无需担心资源维护问题。云计算通过网络节点按需为终端用户提供服务，可在广域网、局域网或虚拟专用网络上提供服务。用户可以使用定制化应用，如电子邮件、视频会议和客户关系管理数据库应用等，云计算支持在线操作、配置和访问这些应用。

2. 云计算

云计算技术融合了硬件、软件和数据库应用，云服务提供商负责资源维护，用户只需应用相关技术并根据需求使用资源。云平台上有大量应用可供使用，许多服务提供商依据服务质量策略提供丰富的资源。然而，由于云数据中心应用广泛，资源优化成为一大挑战，云虚拟化技术便是其中的关键技术，它可将虚拟机映射到物理机上。

许多研究人员提出了不同的优化技术，包括启发式和元启发式算法，这些算法能够解决单维和多维问题，以及连续和离散的数学问题。云计算提供了多种服务模式：
- 基础设施即服务（IaaS） ：根据用户需求提供基础设施服务，如物理机、虚拟机、存