本文選題：粒子群優(yōu)化算法 + 虛擬機放置��； 參考：《計算機應用研究》2017年02期

【摘要】：隨著云計算技術的大規(guī)模應用,云應用的交互更加依賴于網絡,較差網絡拓撲的選擇增加了應用在網絡中的通信流量,嚴重影響應用的運行效率和服務質量。為解決此問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的虛擬機放置策略。該策略通過建立云環(huán)境內部時延模型,利用改進的粒子群優(yōu)化算法求解目標函數來降低應用的時延,提高運行效率。在CloudSim平臺上進行仿真實驗,結果表明,該策略的響應時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)境中應用的運行效率。
[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】： 南京郵電大學計算機學院;中興通訊股份有限公司;
【基金】：南京郵電大學引進人才科研啟動基金資助項目(NY212012) 中興通訊研究基金資助項目(2015外38)
【分類號】：TP18;TP302

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本文編號：1821925