本文選題：云數(shù)據(jù)中心 + 布谷鳥搜索��； 參考：《電信科學(xué)》2017年10期

【摘要】：針對(duì)虛擬機(jī)放置問題,引入了布谷鳥搜索算法。首先,將虛擬機(jī)放置方案映射為鳥巢,并按照適應(yīng)度高低將其分成頂巢和底巢。其次,通過擾動(dòng)函數(shù)對(duì)底巢和頂巢進(jìn)行擾動(dòng)。最后,通過選擇、迭代得到最佳放置方案。該算法可用于云數(shù)據(jù)中心的物理機(jī)整合,使放置物理機(jī)數(shù)量最小化。通過Cloudsim進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明,比起重排序分組遺傳算法、分組遺傳算法、改進(jìn)的最小加載和改進(jìn)的降序首次適應(yīng)算法,提出的方法不僅避免了局部最優(yōu),而且具有更高的性能優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:To solve the problem of virtual machine placement, a cuckoo search algorithm is introduced. Firstly, the virtual machine placement scheme is mapped to bird nest, and it is divided into top nest and bottom nest according to fitness. Secondly, the bottom nest and top nest are disturbed by perturbation function. Finally, the optimal placement scheme is obtained by selection and iteration. The algorithm can be used to integrate physical computers in cloud data centers and minimize the number of physical machines placed. The simulation results by Cloudsim show that, compared with the reordered grouping genetic algorithm, the improved minimum loading algorithm and the improved descending order first-time adaptation algorithm not only avoid the local optimum, but also improve the performance of the algorithm. And has higher performance advantage.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP18;TP302

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本文編號(hào)：1800050