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随着虚拟化技术成为用于提高云计算数据中心能源利用效率的一项重要技术。文中针对虚拟机的初始化放置问题,通过对遗传算法的染色体编码,变异算子等方面的优化,实现了一个改进的遗传算法 以解决虚拟机的初始化放置。实验结果表明,文中所提算法在对数据中心的能源效率方面有明显的提高。 相似文献
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针对虚拟机放置问题,引入了布谷鸟搜索算法。首先,将虚拟机放置方案映射为鸟巢,并按照适应度高低将其分成顶巢和底巢。其次,通过扰动函数对底巢和顶巢进行扰动。最后,通过选择、迭代得到最佳放置方案。该算法可用于云数据中心的物理机整合,使放置物理机数量最小化。通过Cloudsim进行仿真,仿真结果表明,比起重排序分组遗传算法、分组遗传算法、改进的最小加载和改进的降序首次适应算法,提出的方法不仅避免了局部最优,而且具有更高的性能优势。 相似文献
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虚拟机的调度(放置)问题(Virtual Machine Placement, VMP)是云计算中的一个重要研究课题。它指的是使用特定的调度算法,将虚拟机放置到合适的主机上的过程,是一个典型的NP问题。目前的研究大量的使用了启发式的多目标优化算法,这类方法考虑了调度的目标与限制。针对满足目标和限制的条件下依旧会有多种解决方案的情况,引入了用户偏好表达的调度策略。具体的做法,首先,使用CP-nets定性地描述用户对虚拟机调度的偏好;其次,处理了多个用户偏好以及他们之间的冲突问题,最后,将元启发式算法得出的Pareto解进行偏好处理,返回满足用户偏好的最佳调度方案。实例分析和实验的结果表明,考虑用户偏好的虚拟机调度方案极大的提升了用户的满意程度。 相似文献
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利用虚拟机放置策略对云数据中心的物理资源利用效率进行优化十分必要。提出了基于萤火虫群优化的虚拟机放置(glowworm swarm optimization based VM placement,Gso-wmp)方法。GSO-VMP方法将物理主机的处理器使用效率表示为荧光素值,当一个虚拟机被放置到物理主机上时,该物理主机的荧光素值都要进行更新;能够在局部径向范围内搜索到更多的可用物理主机,完成虚拟机放置,减少了虚拟机的迁移次数,从而间接地节省了物理主机的能量消耗。使用CloudSim作为GSO-VMP的仿真环境进行仿真,实验结果表明,GSO-VMP方法使得云数据中心的能耗降低、多维物理资源利用率提高。 相似文献
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为了吸纳业务的不确定性并将业务网络灵活高效地映射到数据中心的物理网络中,研究了弹性光数据中心网络中业务模型为软管模型的动态虚拟数据中心映射问题。首先建立了软管虚拟机在弹性光数据中心网络中的映射模型,然后提出了基于虚拟拓扑图的虚拟机放置算法(VT-VMPA)。VT-VMPA首先将软管模型转化为管道模型,再由业务量最大化原则寻找核心虚拟机。然后按照业务量降序,将满足资源约束条件且与核心虚拟机相连的虚拟机合并成簇,以减少簇映射到服务器后的通信带宽需求。最后将构成簇集按跳距自适应和最短路径原则映射到弹性光数据中心网络的服务器和光路上。仿真结果显示,该算法与其他算法相比,平均带宽消耗减少了21%、阻塞率减少了27%、时间平均收益提高了117%。这表明该算法能够降低网络带宽资源的消耗、提高网络映射率。 相似文献
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求解受限镜像放置问题对于Internet内容提供商具有重要的应用价值,但其在数学上归结为k-supplier问题,是一个NPC问题.本文提出了一种求解受限镜像放置问题的启发式遗传算法,该算法采用启发式交叉和变异算子,本质上是对标准两点交叉和单点变异产生的非法染色体进行启发式修正,以提高算法的局部搜索能力,加速收敛.仿真实验详细考察了启发式算子对收敛速度与全局优化性能的影响,并与两种常用启发式算法进行了性能比较.实验结果表明本文算法具有快速收敛,高性能,全局收敛等优点,证明其可行性和有效性. 相似文献
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针对现有采用粒子群算法放置虚拟机问题存在优化目标单一,容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于改进粒子群算法的虚拟机放置方法,通过综合考虑数据中心类型对优化侧重的影响和放置后的负载均衡度,鲁棒性,能源消耗,针对计算密集型数据中心和数据密集型数据中心设计不同的目标函数,对负载均衡度,鲁棒性,能源消耗3方面进行了多目标优化,使其更贴近实际情况。并且通过优化粒子初始位置调节收敛速度,设置动态的学习因子和引入粒子位置的漂移因素使其跳出局部最优解。仿真实验证明,本方法和粒子群算法,模拟退火算法比较,在负载均衡,鲁棒性,能源消耗三个方面都有不同程度的性能提升。 相似文献
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针对大规模云环境中业务量变化时平台服务质量和资源消耗的问题,提出一种基于Q-Learning的虚拟机扩容/缩容决策算法。将该问题转换为马尔科夫决策模型,为了在业务平台服务质量和资源消耗之间取得较好的平衡,智能体根据平台当前状态计算出最佳策略,执行决策并转到下一状态。仿真结果表明,该算法可根据业务量的变化实时作出伸缩决策,并提供最合适的虚拟机资源以满足业务需求,且能提高平台的稳定性。 相似文献
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云计算系统具有服务器规模大、用户范围广的特点,但同时也消耗了大量的能源,导致云供应商的高运营成本和高碳排放等问题。云计算高度虚拟化,如何分配和管理其虚拟资源,从而保证高效的物理资源利用和能耗控制,是一个多参数博弈过程,同时也是该领域的一个研究热点。提出了一种虚拟机调度模型及基于Shapley 值的遗传算法(SV-GA),可通过经济学概念Shapley 值计算出参与工作的物理机贡献值,并通过该贡献值修正遗传算法中变异步骤的概率参数,从而完成虚拟机调度的任务。实验结果表明,与Max-Min、LrMmt及DE算法相比,SV-GA在虚拟机调度过程中的迁移时间、次数、SLA违背率、能耗等多参数博弈中具有优异的表现。 相似文献
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电子战中如何针对敌方目标雷达合理高效地分配己方干扰资源,对于获取最佳干扰效益能够起到重要的作用。文中针对雷达干扰资源分配的干扰效益建立评估模型,在模糊综合评估方法的基础上引入遗传算法进行最优解搜索,在遗传算法中关键的选择步骤运用动态选择概率代替了轮盘选择,从而得到了一种行之有效的雷达干扰资源分配方法,预防了经典遗传算法中的早熟收敛问题,使资源分配算法以更大概率收敛至全局最优解。通过进行大量仿真检验,验证了文中所提方法具有有效性和正确性。 相似文献
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虚拟机动态迁移技术为虚拟化系统的资源调度提供了强有力的支撑,Post-Copy算法作为虚拟机动态迁移的两个核心算法之一,凭借其总体迁移时间稳定与迁移停机时间短的优点,一直是国内外学者研究的热点问题。对虚拟机的故障容错机制、迁移过程中的内存页面传输方式与缺页错误的关联性,以及QEMU-KVM平台源码进行了深入的研究,提出了基于事务同步的故障容错方法以提升Post-Copy迁移算法的稳定性。试验结果表明,提出的虚拟机Post-Copy迁移优化算法,能保证迁移过程中源端虚拟机故障、目标端虚拟机故障以及网络故障的迅速修复,能通过较小的代价解决稳定性问题,所提出的方法有效地提升了Post-Copy迁移算法的稳定性,也为以后的优化研究方向提供了参考。 相似文献
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针对云无线网络(Cloud Radio Access Network,C-RAN)中传统静态资源分配效率低下以及动态无线资源分配中资源种类单一的问题,提出了一种基于用户服务质量(Qulity of Service,QoS)约束的动态无线资源分配方案,对无线资源从无线射频单元(Remote Radio Head,RRH)选择、子载波分配和RRH功率分配三个维度进行研究.首先,根据传统的C-RAN系统传输模型和QoS约束在时变业务环境下建立了以发射功率为变量,以吞吐量最大为优化目标的优化问题;然后,基于改进的遗传算法,将原优化方案转变为通过优化RRH选择、子载波分配和RRH功率分配来达到提高系统吞吐量的目的;最后,将改进的遗传算法与其他智能算法在种群规模变化下进行了时间复杂度对比.实验结果表明,所提算法具有较低时间复杂度,所提资源分配方案下的平均吞吐量增益为17%. 相似文献
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一种通信距离最小化的虚拟机分配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决云资源分配过程中虚拟机通信距离较大,造成用户计算任务完成时间延长问题,提出一种最短通信距离的虚拟机分配算法.云资源管理器能够根据用户指定的虚拟机条件,将计算任务分割到合适的数据中心及其内部服务器,大大缩短了虚拟机之间的通信距离.仿真实验表明,与现有的贪婪算法和随机方法相比,提出的方法通信量更少,执行速度更快. 相似文献