本文選題：云計(jì)算 + 數(shù)據(jù)中心��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年12期

【摘要】：考慮了服務(wù)器內(nèi)資源容量及虛擬機(jī)多類(lèi)型資源需求時(shí)虛擬機(jī)部署最優(yōu)化時(shí)延問(wèn)題。首先將最優(yōu)化虛擬機(jī)部署時(shí)延問(wèn)題進(jìn)行了形式化建模,并證明了該問(wèn)題為一個(gè)NPC問(wèn)題;然后通過(guò)遺傳結(jié)合貪心策略提出了一種高效的虛擬機(jī)部署算法優(yōu)化時(shí)延。該算法的主要特點(diǎn)在于:結(jié)合了貪心策略指導(dǎo)個(gè)體在初始化、選擇、交叉、變異時(shí)形成最優(yōu)解,并且在交叉過(guò)程中采用奇、偶數(shù)位個(gè)體交叉的方式形成新個(gè)體,既避免了個(gè)體間的重復(fù)交叉,又通過(guò)多樣化的新個(gè)體形成使得算法的解不會(huì)陷入局部最優(yōu)。另外,由于遺傳算法在交叉過(guò)程中會(huì)存在交叉沖突問(wèn)題(服務(wù)器容量超載),還設(shè)計(jì)了一種交叉沖突檢查方法,避免了交叉沖突后非法個(gè)體的生成。最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)比對(duì),將提出的算法分別與最新研究成果VMPDN、粒子群優(yōu)化算法等進(jìn)行比較,結(jié)果表明提出的算法有效地縮短了虛擬機(jī)的部署時(shí)延。同時(shí)通過(guò)不同資源類(lèi)型數(shù)量、迭代次數(shù)及種群大小的情況下,分析和考察了算法性能,結(jié)果表明提出的算法性能仍?xún)?yōu)于其他的算法。
[Abstract]:The optimal delay problem of virtual machine deployment is considered when the resource capacity in the server and the multi-type resource requirements of the virtual machine are considered. Firstly, the problem of optimal virtual machine deployment delay is formalized and proved to be a NPC problem, and then an efficient virtual machine deployment algorithm is proposed by combining genetic strategy with greedy strategy. The main features of the algorithm are that the greedy strategy is used to guide the individual to form the optimal solution in initialization, selection, crossover and mutation, and in the process of crossover, the odd and even digit individuals cross to form a new individual. It not only avoids the overlapping between individuals, but also makes the solution of the algorithm not fall into local optimum through the formation of new individuals. In addition, because the genetic algorithm has the problem of crossover conflict (server capacity overload) in the process of crossover, a cross-conflict checking method is designed to avoid the generation of illegal individuals after cross-conflict. Finally, the proposed algorithm is compared with VMPDN and particle swarm optimization algorithms, respectively. The results show that the proposed algorithm can effectively shorten the deployment delay of virtual machine. At the same time, the performance of the proposed algorithm is analyzed and evaluated under the conditions of different resource types, iterations and population size. The results show that the proposed algorithm is still superior to other algorithms.
【作者單位】： 桂林理工大學(xué)嵌入式技術(shù)與智能信息處理廣西高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;桂林理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015GXNSFBA139260) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61563012,61540054) 廣西高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任基金資助項(xiàng)目(2016-01-05) 桂林理工大學(xué)博士啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(002401003456)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP302

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 宋韜;盤(pán)細(xì)平;羅元柯;倪國(guó)軍;;Java虛擬機(jī)在嵌入式DSP系統(tǒng)上的實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2007年04期

2 鄭曉瓏;孔挺;;虛擬機(jī)的安全風(fēng)險(xiǎn)與管理[J];硅谷;2010年16期

3 李學(xué)昌;平淡;;為速度而戰(zhàn),虛擬機(jī)內(nèi)外兼修[J];電腦愛(ài)好者;2010年18期

4 王得發(fā);王麗芳;蔣澤軍;;云計(jì)算環(huán)境中虛擬機(jī)智能遷移關(guān)鍵技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2012年05期

5 趙建華;;預(yù)防虛擬機(jī)蔓延的最佳方法[J];軟件世界;2007年11期

6 秋雨;;給虛擬機(jī)蓋上保鮮膜 天天是初始狀態(tài)[J];電腦愛(ài)好者;2010年18期

7 汪小林;張彬彬;靳辛欣;王振林;羅英偉;李曉明;;虛擬機(jī)陷出的檢測(cè)及分析[J];計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索;2011年06期

8 聶興;;淺析企業(yè)級(jí)虛擬機(jī)的功能與應(yīng)用[J];科技傳播;2011年14期

9 呂蘋(píng);;虛擬機(jī)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)部署中的應(yīng)用[J];科技通報(bào);2011年06期

10 王凱;侯紫峰;;自適應(yīng)調(diào)整虛擬機(jī)權(quán)重參數(shù)的調(diào)度方法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2011年11期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 楊旭;彭一明;刑承杰;李若淼;;基于VMware vSphere 5虛擬機(jī)的備份系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[A];中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)教育信息化分會(huì)第十二次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2014年

2 李英壯;廖培騰;孫夢(mèng);李先毅;;基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)管理平臺(tái)的設(shè)計(jì)[A];中國(guó)高等教育學(xué)會(huì)教育信息化分會(huì)第十次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

3 馬蘇安;梁亮;;虛擬化終端托管平臺(tái)及其關(guān)鍵技術(shù)[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)信息通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)委員會(huì)2011年年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2011年

4 姚，

本文編號(hào)：2089674