本文關(guān)鍵詞：虛擬機簇的雙目標(biāo)優(yōu)化遺傳迭代調(diào)度算法

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【摘要】：文章在遺傳算法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種用于虛擬機簇部署的調(diào)度算法。此算法的核心是適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)建,構(gòu)建的基礎(chǔ)是2個優(yōu)化目標(biāo):一個是結(jié)合CPU、內(nèi)存、硬盤、帶寬等參數(shù)的資源利用率,另一個是基于計算時間的處理效率。為了考察此算法的效果,選取啟發(fā)式算法和GC(graph cut)算法作為比較算法。實驗結(jié)果表明基于雙目標(biāo)優(yōu)化的遺傳迭代調(diào)度算法,具有更高的資源利用率和處理效率。
【作者單位】： 東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機工程系;
【關(guān)鍵詞】： 虛擬機簇 遺傳算法 資源利用率 處理效率
【基金】：廣東省省級科技計劃資助項目(2014A010103002) 東莞市高等院校、科研機構(gòu)科技計劃一般資助項目(2014106101037;2014106101033) 東莞職業(yè)技術(shù)學(xué)院政校行企合作開展科研與服務(wù)資助項目(ZXHQ2014d010)
【分類號】：TP302;TP18
【正文快照】： 虛擬化技術(shù)的出現(xiàn),為云計算實現(xiàn)資源和硬件平臺之間的松耦合連接創(chuàng)造了條件,使得云端的服務(wù)更加靈活、便利、高效[1]。云服務(wù)請求和執(zhí)行被清晰地分割為2個階段,根據(jù)任務(wù)需求調(diào)度虛擬機資源,再將虛擬機配置在最合理的物理主機之上[2]。對于計算量小、任務(wù)單一的云服務(wù)請求,虛擬

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本文編號：1041051