本文選題：虛擬機部署 + 遺傳算法��； 參考：《廣西大學學報(自然科學版)》2014年06期

【摘要】：云計算環(huán)境下虛擬機的部署是有關資源管理、服務質量等方面的綜合性問題,是一個多目標的NP-hard問題。根據(jù)彈性云環(huán)境下虛擬機部署的特點,利用遺傳算法解決多目標組合優(yōu)化問題的優(yōu)點,提出一種基于改進遺傳算法的虛擬機部署算法,以減少物理計算機開銷、提高資源利用率、滿足用戶SLA為優(yōu)化目標,將云計算環(huán)境下的資源管理和服務質量需求轉化為算法可識別的信息,通過改進遺傳算法,使之適應于靜態(tài)和動態(tài)部署的要求。實驗結果分析表明,該算法在滿足多目標的條件下得到較優(yōu)的解,為虛擬機到物理節(jié)點的映射提供了較好的解決方案。
[Abstract]:The deployment of virtual machines in cloud computing is a comprehensive problem about resource management, quality of service and so on. It is a multi-objective NP-hard problem. Based on the characteristics of the deployment of virtual machines in the elastic cloud environment, the advantages of genetic algorithm are used to solve the multi-objective combinatorial optimization problem, and a virtual machine deployment based on improved genetic algorithm is proposed. The algorithm, in order to reduce the cost of the physical computer, improve the resource utilization and satisfy the user SLA as the optimization target, transform the resource management and service quality requirements under the cloud computing environment into the recognizable information of the algorithm, and make it adapt to the requirements of static and dynamic deployment by improving the genetic algorithm. A better solution is obtained under the condition of target, which provides a better solution for mapping virtual machine to physical node.
【作者單位】： 廣西大學計算機與電子信息學院;廣西高校并行與分布式計算技術重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61363067) 廣西青年基金資助項目(2013GXNSFBA019281)
【分類號】：TP302;TP18

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本文編號：1961549