本文選題：粒子群優(yōu)化算法 + 虛擬機(jī)放置�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年02期

【摘要】：隨著云計(jì)算技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用,云應(yīng)用的交互更加依賴于網(wǎng)絡(luò),較差網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞倪x擇增加了應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)中的通信流量,嚴(yán)重影響應(yīng)用的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。為解決此問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的虛擬機(jī)放置策略。該策略通過建立云環(huán)境內(nèi)部時(shí)延模型,利用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法求解目標(biāo)函數(shù)來降低應(yīng)用的時(shí)延,提高運(yùn)行效率。在CloudSim平臺(tái)上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該策略的響應(yīng)時(shí)間低于基本粒子群優(yōu)化算法(PSO),并且修改后的PSO算法在不影響收斂精度的前提下較大幅度地提高了粒子群算法的收斂速度和云環(huán)境中應(yīng)用的運(yùn)行效率。
[Abstract]:With the large-scale application of cloud computing technology, the interaction of cloud applications is more dependent on the network. The choice of poor network topology increases the traffic in the network and seriously affects the efficiency and quality of service of the application. To solve this problem, a virtual machine placement strategy based on particle swarm optimization (PSO) is proposed. The strategy uses improved particle swarm optimization (PSO) algorithm to solve the objective function to reduce the application delay and improve the running efficiency by establishing the internal delay model of cloud environment and using improved particle swarm optimization (PSO) algorithm to solve the target function. The simulation results on CloudSim platform show that, The response time of the proposed strategy is lower than that of the PSO algorithm, and the modified PSO algorithm can greatly improve the convergence speed of PSO and the running efficiency of its application in cloud environment without affecting the convergence accuracy.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;中興通訊股份有限公司;
【基金】：南京郵電大學(xué)引進(jìn)人才科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(NY212012) 中興通訊研究基金資助項(xiàng)目(2015外38)
【分類號(hào)】：TP18;TP302

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本文編號(hào)：1821925