本文關(guān)鍵詞：面向數(shù)據(jù)中心虛擬機部署的智能優(yōu)化策略　出處：《模式識別與人工智能》2015年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 虛擬機部署 離散型人工螢火蟲群優(yōu)化算法 裝箱問題 優(yōu)化策略

【摘要】：虛擬機部署問題是影響數(shù)據(jù)中心性能的關(guān)鍵問題之一.文中綜合考慮資源損耗、系統(tǒng)功耗和負載均衡度,提出面向數(shù)據(jù)中心虛擬機部署的智能優(yōu)化策略.該策略首先建立虛擬機部署優(yōu)化的多目標數(shù)學(xué)模型,然后將虛擬機部署問題抽象為裝箱問題,最后提出基于改進的自適應(yīng)離散型人工螢火蟲群優(yōu)化算法的優(yōu)化策略.仿真實驗表明,文中的自適應(yīng)離散型人工螢火蟲群優(yōu)化算法具有較強的魯棒性和較快的收斂速度,提出的智能優(yōu)化策略能有效解決虛擬機部署問題.
[Abstract]:The deployment of virtual machine is one of the key issues affecting the data center performance. Considering the resource loss in this paper, the power consumption of the system and the load balance, the intelligent optimization strategy for the virtual machine deployment of data center. The model number of targets firstly to establish virtual machine deployment optimization, then the virtual machine deployment problem for packing finally, the improved adaptive discrete glowworm swarm optimization algorithm based on the optimization strategy. Simulation results show that the adaptive discrete glowworm swarm optimization algorithm has strong robustness and fast convergence speed of the proposed intelligent optimization strategy can effectively solve the problem of virtual machine deployment.

【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)過程優(yōu)化與智能決策教育部重點實驗室;
【基金】：國家863計劃項目(No.2011AA040501) 國家自然科學(xué)基金項目(No.71301041,71271071)資助
【分類號】：TP302;TP308
【正文快照】： 1引言在云數(shù)據(jù)中心中,虛擬化技術(shù)能分離上層服務(wù)與底層硬件,有利于資源整合和統(tǒng)一管理,實現(xiàn)資源的靈活調(diào)度和充分利用[1].隨著云計算技術(shù)的發(fā)展,虛擬化技術(shù)在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用已由以進程為粒度、以物理機為粒度轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕴摂M機為粒度,因此虛擬機管理成為數(shù)據(jù)中心中虛擬化技術(shù)發(fā)展

【參考文獻】

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