用遗传算法实现的车辆调度系统毕业论文

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#docker集群调度算法的模拟

##项目概述

*基于遗传算法的docker集群调度策略,用于改进docker swarm无法根据集群实际负载情况进行新容器任务分配的问题

使得docker集群内,每个物理节点各资源间负载均衡

*本project分为以下几部分

1、模拟物理节点的cpu、内存、硬盘io、网络io四种资源负载情况以及当有新容器任务在节点中生成时,这些资源

负载情况的变化。提供进行实验的docker集群模拟环境

2、实现基于遗传算法的docker集群调度策略,并在第1点的模拟环境中进行实验,获取实验结果

3、简单实现原docker swarm容器调度策略,将其模拟实验的结果与第2点中调度策略产生的结果进行对比

4、生成模拟实验对比结果的图表、日志文件等内容,便于观察分析以及改进调度策略

5、未来将在项目中引入docker-java api并生成基于web的GUI管理界面,便于本调度策略以后直接操控实际docker集

群环境中容器的生成,从而在模拟实验的基础上更进一步,获取实际应用中的实验结果,检验本调度策略在实际应用中效果

##物理节点模拟简介

###计算cpu负载变化的方法

###计算内存负载变化的方法

###计算磁盘IO负载变化的方法

###计算网络负载变化的方法


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