針對(duì)現(xiàn)有采用粒子群算法放置虛擬機(jī)問題存在優(yōu)化目標(biāo)單一,容易陷入局部最優(yōu)解的問題,提出一種基于改進(jìn)粒子群算法的虛擬機(jī)放置方法,通過綜合考慮數(shù)據(jù)中心類型對(duì)優(yōu)化側(cè)重的影響和放置后的負(fù)載均衡度,魯棒性,能源消耗,針對(duì)計(jì)算密集型數(shù)據(jù)中心和數(shù)據(jù)密集型數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)不同的目標(biāo)函數(shù),對(duì)負(fù)載均衡度,魯棒性,能源消耗3方面進(jìn)行了多目標(biāo)優(yōu)化,使其更貼近實(shí)際情況。并且通過優(yōu)化粒子初始位置調(diào)節(jié)收斂速度,設(shè)置動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)因子和引入粒子位置的漂移因素使其跳出局部最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)證明,本方法和粒子群算法,模擬退火算法比較,在負(fù)載均衡,魯棒性,能源消耗三個(gè)方面都有不同程度的性能提升。 

【文章來源】：數(shù)據(jù)通信. 2020,(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

加速度因子變化圖

針對(duì)云環(huán)境中資源請(qǐng)求的動(dòng)態(tài)化，本文將數(shù)據(jù)中心的魯棒性作為優(yōu)化虛擬機(jī)放置的一個(gè)重要目標(biāo)，本實(shí)驗(yàn)對(duì)比了PSO-S,PSO,SA三種虛擬機(jī)放置算法對(duì)兩種數(shù)據(jù)中心魯棒性的影響。圖3 數(shù)據(jù)密集型數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡度

圖2 計(jì)算密集型數(shù)據(jù)中心負(fù)載均衡度通過圖4，圖5看出，在兩種類型的數(shù)據(jù)中心中，PSO-S算法的魯棒性都是最優(yōu)，SA算法容易陷入局部最優(yōu)解，PSO算法比SA算法有更多探索可行解的機(jī)會(huì)，所以性能優(yōu)于SA算法，但是依然容易陷入局部最優(yōu)解，PSO-S算法不但有探索更多可行解的機(jī)會(huì)，而且擁有跳出的局部最優(yōu)解的機(jī)制，所以性能達(dá)到最優(yōu)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)放置方法的研究[D]. 張?chǎng)螐?大連理工大學(xué) 2018
[2]粒子群算法的基本理論及其改進(jìn)研究[D]. 劉建華.中南大學(xué) 2009

碩士論文
[1]多目標(biāo)的虛擬機(jī)放置與遷移研究[D]. 尹艷麗.大連理工大學(xué) 2018



本文編號(hào)：2970871