【摘要】：分析云計算虛擬機資源模型,針對模型中虛擬機與物理機的映射關(guān)系以及虛擬機多資源因子、多優(yōu)化目標(biāo)的特點,將虛擬機分配問題轉(zhuǎn)化成多維裝箱問題,引入多目標(biāo)演化算法進行求解。算法設(shè)計了基于組的虛擬機分配鏈?zhǔn)骄幋a和染色體評估函數(shù),并根據(jù)編碼設(shè)計了兩種交叉算子和智能變異算子,通過引入基于超體積的種群更新機制,設(shè)計了基于SMS-EMOA的云計算虛擬機分配算法。為驗證SMS-EMOA的性能,分別使用優(yōu)先匹配啟發(fā)式算法、基于物理節(jié)點數(shù)量的單目標(biāo)簡單遺傳算法、SMS-EMOA進行了模擬。實驗結(jié)果表明,基于SMS-EMOA的虛擬機分配算法在性能上更優(yōu)。
【圖文】：

獲取資源。而如何對云計算資源進行合理分配與高效調(diào)度，保證云數(shù)據(jù)中心的均衡負載性能及低能耗已成為當(dāng)前云計算研究的難點。因此，研究負載均衡、低能耗的云計算資源分配與動態(tài)調(diào)度算法具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。２云計算虛擬機調(diào)度模型虛擬化資源是通過虛擬化技術(shù)對物理資源進行抽象后的資源。由于城市數(shù)據(jù)中心硬件設(shè)備間存在差異且兼容性差，進行統(tǒng)一的物理資源管理難以實現(xiàn)。而通過對資源的抽象和虛擬化，屏蔽物理資源間的差異，搭建云計算環(huán)境，為實現(xiàn)資源的統(tǒng)一管理提供了科學(xué)可行的方案。資源虛擬化結(jié)構(gòu)如圖１所示。圖１資源虛擬化結(jié)構(gòu)示意圖·４８·

將序列中的其他虛擬機按照上述算法放入物理節(jié)點中。其偽代碼如下。以９個虛擬機分配到５個物理節(jié)點為例對編碼進行闡述，基于組的鏈?zhǔn)骄幋a如圖３所示。圖３基于組的虛擬機分配鏈?zhǔn)骄幋a２．評估函數(shù)均衡負載保證應(yīng)用系統(tǒng)高性能、物理節(jié)點低使用率兩個目標(biāo)，通過兩個適應(yīng)度函數(shù)（見式（２））來評估個體。第一個是使用物理節(jié)點的使用個數(shù)來評估染色體的耗能程度，物理節(jié)點占用越少，耗能越小；第二個是按照已使用物理節(jié)點的負載方差來評估染色體負載性能，方差值越小，負載性能越好。Ｆｉｔｎｅｓｓ＝｛ｍｉｎ∑ｊＣｊ，ｍｉｎ∑ｄＤξｉｄ｝（２）３．３演化算子１．交叉算子針對虛擬機分配到物理節(jié)點的問題，基于組的鏈?zhǔn)骄幋a包含兩個部分：虛擬機編碼和物理節(jié)點編碼。用組及內(nèi)部鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)表示染色體的基因，組中虛擬機個數(shù)不是固定的，所以交叉涉及長度可變的染色體。本文提出兩種交叉因子：最低索引－最大長度交叉、改進單點交叉。（１）最低索引－最大長度交叉的步驟①兩個父個體交叉產(chǎn)生一個子個體；②比較兩個父個體的最小索引的組中虛擬機分配鏈?zhǔn)介L度，，選取較長的組遺傳給子個體；③刪除兩個父個體中已遺傳到子個體中的各虛擬機編號；④循環(huán)步驟②，直到所有虛擬機編號都被遺傳給子個體。假如父個體１｛（１，３，６），（２，４），（５）｝和父個體２｛（１，２），（３，４，５，６）｝被選取進行交叉。首先父個體１的最小索引組（１，３，６）的鏈?zhǔn)介L度相比父個體２的最小索引組（１，２）的鏈?zhǔn)介L度要長（如果長度相等，則比較組對應(yīng)的物理節(jié)點的可分配資源量，選取值小的組）
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機學(xué)院;九江職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家科技支撐計劃(2012BAH35B03)資助
【分類號】：TP302

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2516838