基于多目标遗传算法的云服务部署优化方法

发布时间：2017-11-01 17:11

  本文关键词：基于多目标遗传算法的云服务部署优化方法

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【摘要】：将服务部署优化问题建模为多目标组合优化问题.在多目标遗传算法的基础上,把部署方案转换为基因编码,用轮盘赌选择机制选择个体,用单点交叉算子产生新的子代,并以设定的概率发生变异.对合适个体考虑支配值和稀疏值设计适应度函数;对不合适个体根据支配值和SLA冲突设计适应度函数.最后给出了优化过程.通过仿真实验可以看出:随着迭代次数的增加,适应度值及各个优化指标值逐渐收敛于一个固定且较优值,说明利用设计的优化算法,能使各个优化目标值较快地收敛到一个较优解,能较好地帮助基础设施即服务(SaaS)提供商在部署应用服务时进行有效规划和决策.
【作者单位】： 北京科技大学计算机通信工程学院;
【关键词】： 云计算 服务部署 多目标遗传算法 基因编码 适应度函数
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272508)
【分类号】：TP18;TP393.09
【正文快照】： 云计算供应商提供了常见的可从Web浏览器获取的在线服务应用,一般用基础设施即服务(infrastructure as a service,IaaS)、平台即服务(platform as a service,PaaS)、软件即服务(soft-ware as a service,SaaS)这三个层次来表示.SaaS可直接在IaaS层上部署,但IaaS层中的资源,尤其

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本文编号：1127743