一种基于改进粒子群算法的虚拟机放置方法

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。