發(fā)布時(shí)間：2019-03-05 15:26

【摘要】：獲取滿足全局優(yōu)化目標(biāo)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(jiǎn)稱SBS)運(yùn)行時(shí)優(yōu)化效果的關(guān)鍵.然而,由于SBS內(nèi)部復(fù)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(wú)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(biāo),根據(jù)不同資源狀態(tài)對(duì)應(yīng)不同組件服務(wù)性能的特點(diǎn),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(jìn)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(jì)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(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)變異算子.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(wèn)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(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61100090,61100027) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAH1305) 中央高校東北大學(xué)基本科研專項(xiàng)基金(N110204006,N120804001,N110604002,N120604003)
【分類號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2435050