【摘要】：獲取滿足全局優(yōu)化目標的資源分配策略,是影響云環(huán)境中基于服務(wù)的軟件系統(tǒng)(service-based software system,簡稱SBS)運行時優(yōu)化效果的關(guān)鍵.然而,由于SBS內(nèi)部復雜的業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系和云環(huán)境中的資源約束,現(xiàn)有分配方法無法得到最優(yōu)資源分配量.以滿足SLA約束和最小化資源成本為目標,根據(jù)不同資源狀態(tài)對應(yīng)不同組件服務(wù)性能的特點,將組件服務(wù)可能的資源分配量、相應(yīng)性能及成本轉(zhuǎn)換為備選邏輯服務(wù)集,進而提出了一種云環(huán)境中基于服務(wù)選取的SBS資源優(yōu)化分配模型,并設(shè)計了一種求解模型的混合遺傳算法.算法采用整數(shù)編碼以提高求解效率,并在選擇算子中引入了精英保留策略,從而保證收斂到全局最優(yōu)解.為提高遺傳算法的局部搜索能力、加快收斂速度,以局部搜索策略改進了標準變異算子.實驗驗證了所提出的資源優(yōu)化分配模型和求解算法的有效性,并表明:與分支定界法及精英保留策略遺傳算法相比,混合遺傳算法能夠在較大規(guī)模的問題上快速獲得具有較低資源成本的資源分配策略.
[Abstract]:The resource allocation strategy to meet the global optimization objective is the key to the optimization of service-based software system (SBS) in the cloud environment. However, due to the complex business logic relationship within the SBS and the resource constraints in the cloud environment, the existing allocation method cannot get the optimal resource allocation amount. in order to meet the SLA constraint and minimize the resource cost as the target, according to the characteristics of different resource states corresponding to the service performance of different components, the possible resource allocation amount, the corresponding performance and the cost of the component service are converted into an alternative logical service set, In this paper, an optimal allocation model of SBS resource based on service selection in a cloud environment is proposed, and a hybrid genetic algorithm for solving the model is designed. The algorithm uses integer coding to improve the efficiency of the solution, and introduces the elite retention policy in the selection operator, so as to ensure the convergence to the global optimal solution. In order to improve the local search capability of the genetic algorithm, the convergence speed is accelerated, and the standard variation operator is improved by the local search strategy. The experiment verifies the proposed resource optimization distribution model and the effectiveness of the algorithm, and shows that the hybrid genetic algorithm can quickly obtain the resource allocation strategy with lower resource cost compared with the branch and bound method and the elite retention policy genetic algorithm.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61100090,61100027) 國家科技支撐計劃(2012BAH1305) 中央高校東北大學基本科研專項基金(N110204006,N120804001,N110604002,N120604003)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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2 陳康;鄭緯民;;云計算:系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀[J];軟件學報;2009年05期

【共引文獻】

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6 董曉霞;呂廷杰;;云計算研究綜述及未來發(fā)展[J];北京郵電大學學報(社會科學版);2010年05期

7 鄧仲華;朱秀芹;;云計算環(huán)境下的隱私權(quán)保護初探[J];圖書與情報;2010年04期

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3 汪云鳳;李心科;;云服務(wù)環(huán)境下的服務(wù)聚合方法研究[A];2011中國儀器儀表與測控技術(shù)大會論文集[C];2011年

4 張白蘭;楊向紅;李家龍;劉偉;林創(chuàng)燕;邱正能;;物聯(lián)網(wǎng)綜述[A];中國電子學會第十七屆信息論學術(shù)年會論文集[C];2010年

5 任偉;葉敏;劉宇靚;;云安全的信任管理研究[A];全國計算機安全學術(shù)交流會論文集·第二十五卷[C];2010年

6 周軒;黃璞;;基于云計算的OMS平臺移動業(yè)務(wù)測試系統(tǒng)[A];中國通信學會第六屆學術(shù)年會論文集（上）[C];2009年

7 唐玲;;云計算及其安全問題的研究[A];Proceedings of 2011 National Teaching Seminar on Cryptography and Information Security(NTS-CIS 2011) Vol.1[C];2011年

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5 劉震宇;基于VMware vSphere4.0的PC服務(wù)器資源池構(gòu)建[D];大連海事大學;2010年

6 梁文迪;一體化資產(chǎn)管理系統(tǒng)中財務(wù)模塊的設(shè)計與實現(xiàn)[D];華南理工大學;2010年

7 胡清;基于云計算的券商網(wǎng)絡(luò)營銷服務(wù)平臺研究與設(shè)計[D];南昌大學;2010年

8 李嬋;基于云計算的智能手機數(shù)據(jù)挖掘平臺的架構(gòu)和實現(xiàn)[D];武漢理工大學;2010年

9 賀鵬;云計算的開發(fā)云的研究與實現(xiàn)[D];電子科技大學;2011年

10 李克然;基于云計算的電子商務(wù)數(shù)據(jù)管理模式研究[D];西安電子科技大學;2011年

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2 田國會,張攀,李曉磊,尹建芹,路飛;一類倉庫作業(yè)優(yōu)化問題的混合遺傳算法研究[J];系統(tǒng)仿真學報;2004年06期

3 張攀,田國會,賈磊,李曉磊,路飛;旋轉(zhuǎn)貨架揀選作業(yè)優(yōu)化問題的新型混合遺傳算法求解[J];機械工程學報;2004年06期

4 趙培忻,崔玉泉,劉家壯;一種求解優(yōu)化問題的新型混合遺傳算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2004年22期

5 蔣崢,戴連奎,吳鐵軍;結(jié)合序列線性規(guī)劃法的混合遺傳算法[J];信息與控制;2004年03期

6 黃玉清,陳春梅,李磊民;一種混合遺傳算法在貨物裝載中的應(yīng)用[J];儀器儀表學報;2004年S1期

7 熊忠陽;張磊;;一種新型異構(gòu)分布式混合遺傳算法[J];計算機科學;2004年10期

8 洪露,穆志純,王崗罡;一種改進型混合遺傳算法的分析[J];工業(yè)儀表與自動化裝置;2005年03期

9 楊敬松,崔廣才;基于混合遺傳算法的分布式車間作業(yè)調(diào)度問題[J];長春理工大學學報;2005年03期

10 丁書斌;李啟堂;徐繼濤;王敏;;混合遺傳算法求解經(jīng)典作業(yè)車間調(diào)度問題[J];煤礦機械;2007年01期

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2 吳海兵;劉萍;;混合遺傳算法在物流配送路徑優(yōu)化問題中的應(yīng)用[A];'2006系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學術(shù)交流會論文集[C];2006年

3 王永生;曹貝;肖立伊;;基于混合遺傳算法的測試殼優(yōu)化[A];第四屆中國測試學術(shù)會議論文集[C];2006年

4 李平;;客戶成套訂單配送策略混合遺傳算法研究[A];第九屆中國青年信息與管理學者大會論文集[C];2007年

5 侯志祥;;基于混合遺傳算法的連續(xù)系統(tǒng)參數(shù)辨識[A];第二十六屆中國控制會議論文集[C];2007年

6 趙瑞艷;李樹榮;張曉東;苗榮;;基于混合遺傳算法的熱傳導系統(tǒng)最優(yōu)控制問題求解[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

7 張銀利;陳德勇;蘇艷;;物流配送路徑優(yōu)化問題的一種混合遺傳算法[A];第十屆中國不確定系統(tǒng)年會、第十四屆中國青年信息與管理學者大會論文集[C];2012年

8 何大闊;凌君;顧大為;王福利;;基于減聚類的混合遺傳算法[A];第三屆中國智能計算大會論文集[C];2009年

9 宋莉波;徐學軍;孫延明;查靚;;一種求解flexible job-shop調(diào)度問題的混合遺傳算法[A];系統(tǒng)工程與和諧管理——第十屆全國青年系統(tǒng)科學與管理科學學術(shù)會議論文集[C];2009年

10 張海波;陳行行;;混合遺傳算法在智能天線波束成型中的應(yīng)用[A];重慶市電機工程學會2010年學術(shù)會議論文集[C];2010年

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2 程蓉;復雜生產(chǎn)環(huán)境下優(yōu)化調(diào)度方法研究與系統(tǒng)實現(xiàn)[D];華中科技大學;2006年

3 彭珊，

本文編號：2435050