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10.3979/j.issn.1673-825X.2020.03.004

基于多目标优化的虚拟机放置方法

引用
在虚拟机放置问题中,传统启发式方法不能完全适用于复杂的云计算环境,采用智能算法的研究又缺乏对时间开销的考虑.针对上述问题,提出一种基于Memetic算法的虚拟机放置(Memetic algorithm-based virtual ma-chine placement MAVMP)方法.MAVMP方法针对云数据中心运营情况建立了最小化能耗、最小化运行时服务等级协议违例率(service level agreement violation time per active host,SLATAH)以及最大化资源利用率的多目标优化模型,将虚拟机按照资源请求情况进行分类,并利用该分类方法改进了Memetic算法,利用改进后的Memetic算法求解多目标优化模型,得到虚拟机放置方案.仿真实验结果表明,仿真数据中心利用MAVMP方法进行虚拟机放置后,其在能耗、资源利用率以及服务质量的评价指标上都有着良好表现.并且,MAVMP方法与已有的基于智能算法的虚拟机放置方法相比计算时间也大幅下降.

云计算、虚拟机放置、多目标优化、多资源、Memetic算法

32

TP391(计算技术、计算机技术)

江苏省科技厅产学研联合创新基金 BY2013015-23

2020-06-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共12页

356-367

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重庆邮电大学学报(自然科学版)

1673-825X

50-1181/N

32

2020,32(3)

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