發(fā)布時(shí)間：2017-09-18 22:35

  本文關(guān)鍵詞：云計(jì)算中虛擬機(jī)部署技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 云計(jì)算 虛擬機(jī)部署 蟻群算法 多目標(biāo)優(yōu)化 多種群

【摘要】：云計(jì)算作為近來計(jì)算機(jī)工業(yè)領(lǐng)域的一大重要變革,其發(fā)展迅速,為用戶提供幾乎無限的虛擬的計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)等資源。隨著當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展,如何有效率的將虛擬機(jī)部署到物理服務(wù)器上已經(jīng)成為了重要的問題。在云計(jì)算環(huán)境下,如何降低能耗一直是學(xué)者們研究的重點(diǎn),目前已經(jīng)提出了很多非智能算法來解決該問題。本文所提出的算法：首次提出一種改進(jìn)的多種群蟻群算法。該算法在基于信息熵的多種群蟻群算法上,引入了動態(tài)蟻群、隨機(jī)擾動蟻群、最大最小螞蟻系統(tǒng)等算法的策略對算法進(jìn)行了優(yōu)化。同時(shí)采取自適應(yīng)尋優(yōu)策略防止算法陷入局部轉(zhuǎn)圈,使最終結(jié)果更加客觀和多樣。本文首次將提出的多種群蟻群算法用來解決度虛擬機(jī)部署問題,該算法以資源損耗和能耗為優(yōu)化目標(biāo),并在收斂過程中以前期最優(yōu)解集不斷替代進(jìn)化種群,保證其快速向最優(yōu)方向收斂。該算法維持一個(gè)具有M個(gè)螞蟻群體的解集,每個(gè)群體中包含N個(gè)螞蟻,每個(gè)螞蟻對應(yīng)一套部署方案。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法與單一種群的蟻群算法相比具有更好的性能,尤其在高需求虛擬機(jī)部署上能夠有效的降低資源損耗和能耗。多種群蟻群算法得到的優(yōu)化效果較單蟻群算法更加明顯和優(yōu)越,這說明多種群蟻群之間通過信息熵的協(xié)調(diào)合作能夠更好地解決算法的收斂問題,并且還能擴(kuò)大搜索空間,提高搜索解的多樣性。
【關(guān)鍵詞】：云計(jì)算 虛擬機(jī)部署 蟻群算法 多目標(biāo)優(yōu)化 多種群
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP302
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 相關(guān)理論知識簡介14-28
• 2.1 虛擬機(jī)部署策略簡介14-16
• 2.1.1 降低能量消耗14-15
• 2.1.2 提高資源利用率15-16
• 2.2 資源放置涉及到的理論問題16-19
• 2.2.1 裝箱問題16-17
• 2.2.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題17-19
• 2.3 蟻群算法19-23
• 2.3.1 蟻群算法的起源19-20
• 2.3.2 蟻群算法的優(yōu)化本質(zhì)20-21
• 2.3.3 蟻群算法的運(yùn)動規(guī)則21
• 2.3.4 基本蟻群算法思路21-22
• 2.3.5 蟻群算法的改進(jìn)思路22-23
• 2.4 蟻群算法的研究應(yīng)用23-26
• 2.4.1 蟻群算法在經(jīng)典優(yōu)化方面的應(yīng)用23-24
• 2.4.2 蟻群算法在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用24
• 2.4.3 蟻群算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的應(yīng)用24-25
• 2.4.4 蟻群算法在數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于多種群蟻群算法的云計(jì)算虛擬機(jī)部署研究28-46
• 3.1 已有的蟻群算法的優(yōu)化28-32
• 3.1.1 最大最小蟻群算法28
• 3.1.2 自適應(yīng)蟻群算法28-29
• 3.1.3 隨機(jī)擾動蟻群算法29-30
• 3.1.4 動態(tài)蟻群算法30
• 3.1.5 蟻群算法的并行實(shí)現(xiàn)30-31
• 3.1.6 進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化31-32
• 3.2 改進(jìn)的多種群蟻群算法32-36
• 3.2.1 初始化階段32
• 3.2.2 搜索階段32-34
• 3.2.3 信息素的更新34-35
• 3.2.4 種群間信息素的交流35-36
• 3.3 多種群蟻群算法實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)部署(MCACS)36-44
• 3.3.1 問題陳述36
• 3.3.2 虛擬機(jī)部署問題的數(shù)學(xué)模型36-37
• 3.3.3 多種群蟻群算法流程37-43
• 3.3.4 算法偽代碼的描述43-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第四章 算法仿真實(shí)驗(yàn)46-52
• 4.1 仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境46
• 4.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置46-47
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)例47
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較47-50
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明58-60
• 致謝60

【相似文獻(xiàn)】

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