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云仿真工具Cloudsim在虚拟机放置中的应用 被引量:9
1
作者 刘驰 《计算机与数字工程》 2015年第4期746-749,共4页
研究了云仿真工具Cloudsim的体系结构、核心类和应用实例。对云计算中的虚拟机放置问题建立数学模型,引入一个新的近似算法——CF算法解决虚拟机放置问题。最后在Cloudsim平台上实现了对算法的仿真测试并和Cloudsim自带的FCFS算法进行... 研究了云仿真工具Cloudsim的体系结构、核心类和应用实例。对云计算中的虚拟机放置问题建立数学模型,引入一个新的近似算法——CF算法解决虚拟机放置问题。最后在Cloudsim平台上实现了对算法的仿真测试并和Cloudsim自带的FCFS算法进行对比。结果表明,适当地改进虚拟机放置算法,能有效提高云计算的资源利用率,且Cloudsim能够很好地支持扩展仿真,实现虚拟机放置算法的仿真工作。 展开更多
关键词 cloudsim 虚拟机放置 cf算法
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A Multi-Objective Optimization Method of Initial Virtual Machine Fault-Tolerant Placement for Star Topological Data Centers of Cloud Systems 被引量:8
2
作者 Wei Zhang Xiao Chen Jianhui Jiang 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第1期95-111,共17页
Virtualization is the most important technology in the unified resource layer of cloud computing systems.Static placement and dynamic management are two types of Virtual Machine(VM)management methods.VM dynamic manage... Virtualization is the most important technology in the unified resource layer of cloud computing systems.Static placement and dynamic management are two types of Virtual Machine(VM)management methods.VM dynamic management is based on the structure of the initial VM placement,and this initial structure will affect the efficiency of VM dynamic management.When a VM fails,cloud applications deployed on the faulty VM will crash if fault tolerance is not considered.In this study,a model of initial VM fault-tolerant placement for star topological data centers of cloud systems is built on the basis of multiple factors,including the service-level agreement violation rate,resource remaining rate,power consumption rate,failure rate,and fault tolerance cost.Then,a heuristic ant colony algorithm is proposed to solve the model.The service-providing VMs are placed by the ant colony algorithms,and the redundant VMs are placed by the conventional heuristic algorithms.The experimental results obtained from the simulation,real cluster,and fault injection experiments show that the proposed method can achieve better VM fault-tolerant placement solution than that of the traditional first fit or best fit descending method. 展开更多
关键词 cloud computing virtual machine placement fault tolerance multi-objective optimization heuristic ant colony algorithm
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云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化 被引量:125
3
作者 李强 郝沁汾 +1 位作者 肖利民 李舟军 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期2253-2264,共12页
云计算的一个关键需求是其基础设施中大规模虚拟机的放置问题.虚拟机和物理结点之间的映射决定了如何将云计算中虚拟化资源分配给多个Web应用,对云计算系统的性能、能耗和QoS保证有重要影响.文中提出了云计算中虚拟机放置的自适应管理框... 云计算的一个关键需求是其基础设施中大规模虚拟机的放置问题.虚拟机和物理结点之间的映射决定了如何将云计算中虚拟化资源分配给多个Web应用,对云计算系统的性能、能耗和QoS保证有重要影响.文中提出了云计算中虚拟机放置的自适应管理框架,提出了带应用服务级目标约束的虚拟机放置多目标优化遗传算法,用于制定框架中的虚拟机放置策略.算法基于长期负载性能模型,采用组方式和三空间分割方法分别对染色体进行编码和译码,根据不同染色体长度的变化设计交叉和变异遗传算子.算法对解空间内的多个区域同时搜索,具有群体和自我进化的优势,优化一次就能获得对不同目标的权值运算多次才能得到的最优解.实验结果表明,与传统的启发式和单目标优化算法相比,提出的框架及算法使得多个应用的服务级目标的违背率最低,且能有效减少虚拟机迁移次数和物理结点的使用数量. 展开更多
关键词 云计算 虚拟化 虚拟机放置 自适应资源管理 遗传算法
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基于蚁群优化算法的云计算资源负载均衡研究 被引量:13
4
作者 孟凡超 张海洲 初佃辉 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期57-62,共6页
针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选... 针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选择概率规则中参考了用户对虚拟机资源的需求,尽量避免对相同类型虚拟机部署在一台物理机上,同时对信息素的初始化、信息素的更新进行了改进.通过CloudSim模拟平台进行仿真实验,并与其他的分配算法进行了比较,实验结果表明:该调度算法能够快速地完成虚拟机的放置,并且使云数据中心的物理机具有较低负载不均衡度,提高了资源的利用率. 展开更多
关键词 云计算 虚拟机放置 负载均衡 蚁群优化算法 云计算仿真器
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云虚拟机资源分配的效用最大化模型 被引量:78
5
作者 师雪霖 徐恪 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期252-262,共11页
随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择:一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运行该作业.根据作业需要,高效分配定量的物理资源放置虚拟机,... 随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择:一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运行该作业.根据作业需要,高效分配定量的物理资源放置虚拟机,是决定云系统性能的关键因素,即云资源调度问题实质就是一个虚拟机和物理机之间的映射问题.文中借鉴网络效用最大化模型,提出了一种云资源调度模型——云效用最大化(Cloud UtilityMaximization,CUM)模型,与传统调度模型相比,目标函数不再是最小化最大完工时间,而是以达到效用最大为调度目标,可以充分提高用户的满意程度.通过求解CUM优化问题得到最优的虚拟机和物理机映射关系.设计了针对该模型的分解优化算法——简化次梯度算法求解拉格朗日对偶问题,证明了该算法可以获得原始模型问题的最优解.仿真实验表明算法可行且具有良好的收敛特性,并给出了CUM模型在真实云环境下的应用场景. 展开更多
关键词 云计算 资源调度 虚拟机放置 拉格朗日松弛 次梯度算法
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基于成本优化的多租户SaaS应用优化放置算法 被引量:5
6
作者 孟凡超 周学权 +2 位作者 曹祖凤 初佃辉 战德臣 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1508-1518,共11页
为了计算需要部署的应用实例数量和租用的虚拟数量,并建立租户与应用实例以及应用实例与虚拟机之间的放置关系,提出一种基于成本优化的多租户SaaS应用放置算法。通过分析多租户SaaS应用服务模式,提出了资源消耗度量模型和多租户SaaS应... 为了计算需要部署的应用实例数量和租用的虚拟数量,并建立租户与应用实例以及应用实例与虚拟机之间的放置关系,提出一种基于成本优化的多租户SaaS应用放置算法。通过分析多租户SaaS应用服务模式,提出了资源消耗度量模型和多租户SaaS应用优化放置问题的形式化描述;依据租约关系计算初始的应用实例数量和虚拟机数量,以此确定放置方案的编码方式,并采用基于虚拟机序列的遗传算法来选择最优的放置策略;通过实验验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 多租户 软件即服务 放置 虚拟机序列编码 遗传算法
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云数据中心高能效的虚拟机放置算法 被引量:8
7
作者 豆育升 崔晟圆 +1 位作者 唐红 李鸿健 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第11期2543-2547,共5页
面对云数据中心高能耗的挑战,以节能为目标的虚拟机放置算法成为研究热点.现有研究大多只考虑CPU一种系统资源对能效的影响,并且多采用基于贪心算法的传统启发式算法进行虚拟机放置.已有研究开始考虑多种系统资源对能效的影响,并且提出... 面对云数据中心高能耗的挑战,以节能为目标的虚拟机放置算法成为研究热点.现有研究大多只考虑CPU一种系统资源对能效的影响,并且多采用基于贪心算法的传统启发式算法进行虚拟机放置.已有研究开始考虑多种系统资源对能效的影响,并且提出了多资源的能效模型,但是在多资源能效模型下虚拟机放置算法的研究还未引起关注.本文根据多资源的能效模型提出了基于粒子群算法的高能效虚拟机放置算法,包括采用首次适应算法生成粒子,定义粒子个体最优解和全局最优解的信任度指导粒子进化,根据多资源能效模型定义粒子群的适应度函数并以此来评价粒子.仿真实验结果表明,与传统启发式算法相比较,该算法使虚拟机的放置结果更接近系统能效的最佳状态,同时也有效地提高了系统资源的利用率. 展开更多
关键词 虚拟机放置 粒子群算法 能效 资源利用率 云数据中心
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基于改进分组遗传算法的虚拟机放置研究 被引量:10
8
作者 李进超 陈静怡 +1 位作者 吴杰 梁瑾 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第5期2053-2056,2072,共5页
为了提高云计算的资源利用率以及减少能耗,采用改进的分组遗传算法来解决虚拟机放置的效率。通过对遗传算法的交配和突变等过程进行重新设计,提高遗传算法过程中优秀基因遗传给后代的几率,并提出了相应的算法,达到快速求解虚拟机放置问... 为了提高云计算的资源利用率以及减少能耗,采用改进的分组遗传算法来解决虚拟机放置的效率。通过对遗传算法的交配和突变等过程进行重新设计,提高遗传算法过程中优秀基因遗传给后代的几率,并提出了相应的算法,达到快速求解虚拟机放置问题的目的。实验结果表明,该算法可以快速采用最少的物理机来放置虚拟机,有效地提高了虚拟机放置问题的求解速度。 展开更多
关键词 云计算 虚拟机放置 分组遗传算法 装箱问题 能耗节约
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基于WFPSO算法的云虚拟机放置策略 被引量:6
9
作者 何利文 袁野 +2 位作者 王延松 呼学理 牛小兵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期591-594,共4页
随着云计算技术的大规模应用,云应用的交互更加依赖于网络,较差网络拓扑的选择增加了应用在网络中的通信流量,严重影响应用的运行效率和服务质量。为解决此问题,提出了一种基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略。该策略通过建立云环境内... 随着云计算技术的大规模应用,云应用的交互更加依赖于网络,较差网络拓扑的选择增加了应用在网络中的通信流量,严重影响应用的运行效率和服务质量。为解决此问题,提出了一种基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略。该策略通过建立云环境内部时延模型,利用改进的粒子群优化算法求解目标函数来降低应用的时延,提高运行效率。在CloudSim平台上进行仿真实验,结果表明,该策略的响应时间低于基本粒子群优化算法(PSO),并且修改后的PSO算法在不影响收敛精度的前提下较大幅度地提高了粒子群算法的收敛速度和云环境中应用的运行效率。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 虚拟机放置 时延
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基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略 被引量:10
10
作者 裴养 吴杰 王鑫 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第16期291-292,F0003,共3页
当前云计算虚拟化平台无法适用于对时延要求较高的应用。为此,提出一种基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略。介绍粒子群优化算法,建立云环境内部时延模型,设计虚拟机放置策略架构。实验结果表明,该策略的请求响应时间比动态资源调度(... 当前云计算虚拟化平台无法适用于对时延要求较高的应用。为此,提出一种基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略。介绍粒子群优化算法,建立云环境内部时延模型,设计虚拟机放置策略架构。实验结果表明,该策略的请求响应时间比动态资源调度(DRS)策略降低14%~19%,每秒处理请求数比DRS方案提高约17%。 展开更多
关键词 云计算 虚拟机放置 粒子群优化算法 时延 工作流
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基于混合遗传模拟退火算法的SaaS构件优化放置 被引量:20
11
作者 孟凡超 初佃辉 +1 位作者 李克秋 周学权 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期916-932,共17页
目前,对于SaaS优化放置问题的研究都是假定云环境中的虚拟机的种类和数量都是确定的,即,在限定的资源范围内进行优化.然而,在公有云环境下,SaaS提供者所需要的云资源数量是不确定的,其需要根据Iaa S提供者所提供的虚拟机种类以及被部署... 目前,对于SaaS优化放置问题的研究都是假定云环境中的虚拟机的种类和数量都是确定的,即,在限定的资源范围内进行优化.然而,在公有云环境下,SaaS提供者所需要的云资源数量是不确定的,其需要根据Iaa S提供者所提供的虚拟机种类以及被部署的SaaS构件的资源需求来确定.为此,站在SaaS提供者角度,提出一种新的SaaS构件优化放置问题模型,并采用混合遗传模拟退火算法(hybrid genetic and simulated annealing algorithm,简称HGSA)对该问题进行求解.HGSA结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,克服了遗传算法收敛速度慢和模拟退火算法容易陷入局部最优的缺点,与单独使用遗传算法和模拟退火算法相比,实验结果表明,HGSA在求解SaaS构件优化放置问题方面具有更高的求解质量.所提出的方法为SaaS服务模式的大规模应用提供了理论与方法的支撑. 展开更多
关键词 软件即服务(SaaS) SaaS构件优化放置 虚拟机网络图 混合遗传模拟退火算法
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基于分组遗传算法的虚拟机放置方法 被引量:3
12
作者 李淑英 潘亚 +1 位作者 费薇 徐建 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期322-327,共6页
为解决现有的虚拟机(VM)初始放置目标较为片面,仅考虑1个或者2个方面的问题,该文提出了1种面向多目标优化的VM初始放置方法。综合考虑了资源利用率、功率以及温度3方面因素。基于改进的分组遗传算法生成候选的VM放置方案。采用多目标模... 为解决现有的虚拟机(VM)初始放置目标较为片面,仅考虑1个或者2个方面的问题,该文提出了1种面向多目标优化的VM初始放置方法。综合考虑了资源利用率、功率以及温度3方面因素。基于改进的分组遗传算法生成候选的VM放置方案。采用多目标模糊评估方法筛选出最佳放置方案。仿真实验结果表明,该文方法可以减少约44%的资源浪费、降低3 k W服务器运行功率。 展开更多
关键词 云计算 虚拟化 虚拟机放置 分组遗传算法 多目标优化 资源利用率 功率 温度
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面向云数据中心的虚拟机部署时延优化算法研究 被引量:7
13
作者 敬超 程小辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3792-3796,共5页
考虑了服务器内资源容量及虚拟机多类型资源需求时虚拟机部署最优化时延问题。首先将最优化虚拟机部署时延问题进行了形式化建模,并证明了该问题为一个NPC问题;然后通过遗传结合贪心策略提出了一种高效的虚拟机部署算法优化时延。该算... 考虑了服务器内资源容量及虚拟机多类型资源需求时虚拟机部署最优化时延问题。首先将最优化虚拟机部署时延问题进行了形式化建模,并证明了该问题为一个NPC问题;然后通过遗传结合贪心策略提出了一种高效的虚拟机部署算法优化时延。该算法的主要特点在于:结合了贪心策略指导个体在初始化、选择、交叉、变异时形成最优解,并且在交叉过程中采用奇、偶数位个体交叉的方式形成新个体,既避免了个体间的重复交叉,又通过多样化的新个体形成使得算法的解不会陷入局部最优。另外,由于遗传算法在交叉过程中会存在交叉冲突问题(服务器容量超载),还设计了一种交叉冲突检查方法,避免了交叉冲突后非法个体的生成。最后,通过实验比对,将提出的算法分别与最新研究成果VMPDN、粒子群优化算法等进行比较,结果表明提出的算法有效地缩短了虚拟机的部署时延。同时通过不同资源类型数量、迭代次数及种群大小的情况下,分析和考察了算法性能,结果表明提出的算法性能仍优于其他的算法。 展开更多
关键词 云计算 数据中心 虚拟机部署 遗传算法 时延优化
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基于家族遗传算法的虚拟机放置策略 被引量:3
14
作者 周震 王辉 李俊峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第2期482-488,共7页
提出一种基于家族遗传算法的虚拟机放置策略FGA-VMP(family genetic algorithm based virtual machine placement)。采用一个自调节的变异算子(mutation operator)避免普通遗传算法的早熟问题;把整个种群划分为多个家族,将这些家族的进... 提出一种基于家族遗传算法的虚拟机放置策略FGA-VMP(family genetic algorithm based virtual machine placement)。采用一个自调节的变异算子(mutation operator)避免普通遗传算法的早熟问题;把整个种群划分为多个家族,将这些家族的进化操作并行处理,加快遗传算法的收敛速度;建立云数据中心的虚拟机放置的数学模型,以物理主机资源使用效率的最大化作为家族遗传算法的目标函数。仿真结果表明,FGA-VMP策略使云数据中心的各类性能指标得到改善。 展开更多
关键词 家族遗传算法 能量消耗模型 虚拟机迁移 虚拟机放置 云数据中心
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面向云数据中心能效优化的虚拟机放置算法 被引量:2
15
作者 龚炳江 冯谦谦 赵晓峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第2期527-531,共5页
针对云数据中心能耗和服务器内部资源负载不均衡问题,提出一种面向云数据中心能效优化的虚拟机放置算法。建立多维资源模型、能耗模型和负载均衡度量指标,在分组遗传算法基础上,采用资源利用率多维标准差控制参量,设计适应度函数引导搜... 针对云数据中心能耗和服务器内部资源负载不均衡问题,提出一种面向云数据中心能效优化的虚拟机放置算法。建立多维资源模型、能耗模型和负载均衡度量指标,在分组遗传算法基础上,采用资源利用率多维标准差控制参量,设计适应度函数引导搜索解空间,通过定义基因评估参数并结合传统启发式算法对交叉、变异等方面进行优化,提高搜索最优解的效率。实验结果表明,该算法可以有效降低启用物理机的数目,最小化数据中心能耗,提高数据中心整体能效。 展开更多
关键词 云数据中心 虚拟机放置 分组遗传算法 负载均衡 能耗
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基于分组遗传算法的数据中心虚拟机节能映射 被引量:2
16
作者 吴小东 王荣海 林国新 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2024年第4期97-103,共7页
近年来,随着人们对云计算业务需求持续增长,数据中心能耗日益增加,由此不仅增加了运营成本,巨大的碳排放对生态环境也产生严重的影响,数据中心节能已成为当前亟须解决的重要难题。对云数据中心的虚拟机放置(Virtual Machine Placement,V... 近年来,随着人们对云计算业务需求持续增长,数据中心能耗日益增加,由此不仅增加了运营成本,巨大的碳排放对生态环境也产生严重的影响,数据中心节能已成为当前亟须解决的重要难题。对云数据中心的虚拟机放置(Virtual Machine Placement,VMP)进行优化能有效地提高资源利用率,同时,VMP也是减少数据中心能耗的重要技术之一;针对数据中心的能耗感知VMP问题,提出一种基于分组遗传算法的节能算法EEGGA(Energy-Efficient Grouping Genetic Algorithm),算法将节能VMP问题视为装箱问题(Bin Packing Problem,BPP),并应用基于分组编码的遗传算法对其进行求解,通过减少活动物理主机的数量(装箱数量)以实现降低数据中心能耗的目标;在算法迭代过程的交叉和变异等阶段,设计了多种启发优化策略提升子代染色体的适应度,从而提高算法的节能性能和加快迭代收敛的速度;通过仿真实验,在收敛速度和求解性能等方面将提出的算法与传统的节能遗传算法进行对比,实验结果表明:提出的算法能够有效地减少数据中心的能耗,在节能性能和求解收敛速度方面均优于其他算法。 展开更多
关键词 虚拟机放置 节能 分组遗传算法 装箱问题 数据中心
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云环境中的船舶多目标任务自适应管理技术研究 被引量:1
17
作者 周来 刘丙利 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第6X期130-132,共3页
首先设计云环境中的虚拟机放置自适应管理框架,并对框架中4个模型如何实现自适应管理进行描述。根据云环境特点,将船舶多目标任务自适应管理问题转换成云计算中虚拟机放置优化问题,利用多目标蚁群优化实现物理机资源浪费和流量消耗最少... 首先设计云环境中的虚拟机放置自适应管理框架,并对框架中4个模型如何实现自适应管理进行描述。根据云环境特点,将船舶多目标任务自适应管理问题转换成云计算中虚拟机放置优化问题,利用多目标蚁群优化实现物理机资源浪费和流量消耗最少的优化问题。 展开更多
关键词 虚拟机放置 任务自适应 蚁群优化算法
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一种基于OpenStack的云计算虚拟机放置策略 被引量:8
18
作者 罗平 王勇 +1 位作者 俸晧 何倩 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期555-560,共6页
针对当前OpenStack云平台的虚拟机调度策略未综合考虑服务器能耗、使用数量、计算性能带来的高能耗、服务器数量较多、较高的服务等级协议(SLA)违背率的影响,构建了综合这几方面因素的能效优化模型,根据该模型设计了一种基于自适应双策... 针对当前OpenStack云平台的虚拟机调度策略未综合考虑服务器能耗、使用数量、计算性能带来的高能耗、服务器数量较多、较高的服务等级协议(SLA)违背率的影响,构建了综合这几方面因素的能效优化模型,根据该模型设计了一种基于自适应双策略差分进化算法的虚拟机放置策略。算法包括变异阶段根据种群分组差异选择不同变异策略,增加自适应交叉与变异参数用于提高算法收敛速度,使用综合能效优化模型作为适应度函数评价进化个体。实验仿真表明,本文策略使得OpenStack中虚拟机放置具有比其内置算法和DE、PSO算法更低的能耗、更小SLA违背率和更少的服务器使用数量。 展开更多
关键词 云计算 OPENSTACK 能耗 虚拟机放置 差分进化算法
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基于双适应度遗传算法的虚拟机放置的研究 被引量:5
19
作者 黄兆年 李海山 赵君 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第B11期406-407,416,共3页
减少数据中心产生的网络时延以及优化数据中心能源消耗和物理资源的浪费等越来越受到研究者的关注。主要关注数据中心的物理资源的浪费和数据中心产生的网络时延,并且建模一个多目标优化问题:最小化数据中心的物理资源以及数据中心的时... 减少数据中心产生的网络时延以及优化数据中心能源消耗和物理资源的浪费等越来越受到研究者的关注。主要关注数据中心的物理资源的浪费和数据中心产生的网络时延,并且建模一个多目标优化问题:最小化数据中心的物理资源以及数据中心的时延。通过改进型双适应度遗传算法将两个目标同时优化,将其结果与贪心算法进行比较,实验结果表明,此算法优于贪心算法,是云环境下有效的虚拟机放置算法。 展开更多
关键词 数据中心 遗传算法 双适应度 虚拟机放置
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云计算环境下基于多目标优化的虚拟机放置研究 被引量:10
20
作者 张从越 付雄 乔磊 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第3期32-38,共7页
云数据中心的规模日益增长导致其产生的能源消耗及成本呈指数级增长。虚拟机的放置是提高云计算环境服务质量与节约成本的核心。针对传统的虚拟机放置算法存在考虑目标单一化和多目标优化难以找到最优解的问题,提出一种面向能耗、资源... 云数据中心的规模日益增长导致其产生的能源消耗及成本呈指数级增长。虚拟机的放置是提高云计算环境服务质量与节约成本的核心。针对传统的虚拟机放置算法存在考虑目标单一化和多目标优化难以找到最优解的问题,提出一种面向能耗、资源利用率、负载均衡的多目标优化虚拟机放置模型。通过改进蚁群算法求解优化模型,利用其信息素正反馈机制和启发式搜索寻找最优解。实验结果表明,该算法综合性能表现良好,符合云环境对高效率低能耗的要求。 展开更多
关键词 云计算 能耗 虚拟机放置 多目标 蚁群算法
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