本文選題：虛擬機(jī)部署 + 遺傳算法�。� 參考：《廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：云計(jì)算環(huán)境下虛擬機(jī)的部署是有關(guān)資源管理、服務(wù)質(zhì)量等方面的綜合性問(wèn)題,是一個(gè)多目標(biāo)的NP-hard問(wèn)題。根據(jù)彈性云環(huán)境下虛擬機(jī)部署的特點(diǎn),利用遺傳算法解決多目標(biāo)組合優(yōu)化問(wèn)題的優(yōu)點(diǎn),提出一種基于改進(jìn)遺傳算法的虛擬機(jī)部署算法,以減少物理計(jì)算機(jī)開(kāi)銷、提高資源利用率、滿足用戶SLA為優(yōu)化目標(biāo),將云計(jì)算環(huán)境下的資源管理和服務(wù)質(zhì)量需求轉(zhuǎn)化為算法可識(shí)別的信息,通過(guò)改進(jìn)遺傳算法,使之適應(yīng)于靜態(tài)和動(dòng)態(tài)部署的要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明,該算法在滿足多目標(biāo)的條件下得到較優(yōu)的解,為虛擬機(jī)到物理節(jié)點(diǎn)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(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;廣西高校并行與分布式計(jì)算技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61363067) 廣西青年基金資助項(xiàng)目(2013GXNSFBA019281)
【分類號(hào)】：TP302;TP18

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2 袁e，

本文編號(hào)：1961549