【摘要】：面對(duì)云數(shù)據(jù)中心高能耗的挑戰(zhàn),以節(jié)能為目標(biāo)的虛擬機(jī)放置算法成為研究熱點(diǎn).現(xiàn)有研究大多只考慮CPU一種系統(tǒng)資源對(duì)能效的影響,并且多采用基于貪心算法的傳統(tǒng)啟發(fā)式算法進(jìn)行虛擬機(jī)放置.已有研究開始考慮多種系統(tǒng)資源對(duì)能效的影響,并且提出了多資源的能效模型,但是在多資源能效模型下虛擬機(jī)放置算法的研究還未引起關(guān)注.本文根據(jù)多資源的能效模型提出了基于粒子群算法的高能效虛擬機(jī)放置算法,包括采用首次適應(yīng)算法生成粒子,定義粒子個(gè)體最優(yōu)解和全局最優(yōu)解的信任度指導(dǎo)粒子進(jìn)化,根據(jù)多資源能效模型定義粒子群的適應(yīng)度函數(shù)并以此來評(píng)價(jià)粒子.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)啟發(fā)式算法相比較,該算法使虛擬機(jī)的放置結(jié)果更接近系統(tǒng)能效的最佳狀態(tài),同時(shí)也有效地提高了系統(tǒng)資源的利用率.
[Abstract]:In the face of the challenge of high energy consumption in the cloud data center, the virtual machine placement algorithm with energy saving as the target becomes the research focus. Most of the existing researches only consider the effect of CPU on the energy efficiency, and the traditional heuristic algorithm based on the greedy algorithm is used for virtual machine placement. In this paper, the effect of multiple system resources on energy efficiency has been considered, and the energy efficiency model of multi-resource is put forward, but the research of the virtual machine placement algorithm under the multi-resource energy efficiency model has not attracted the attention. Based on the energy efficiency model of multi-resource, a high-efficiency virtual machine placement algorithm based on particle swarm optimization is proposed, which includes the following steps: using the first adaptive algorithm to generate the particles, defining the optimal solution of the particle and the global optimal solution to guide the particle evolution, According to the multi-resource energy efficiency model, the fitness function of the particle swarm is defined and the particles are evaluated. The simulation results show that, compared with the traditional heuristic algorithm, the algorithm makes the placement result of the virtual machine closer to the optimal state of the energy efficiency of the system, and also effectively improves the utilization rate of the system resources.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(21203259)資助 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ130514)資助 重慶郵電大學(xué)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(A2012-31)資助
【分類號(hào)】：TP308

【參考文獻(xiàn)】

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7 袁e

本文編號(hào)：2501129