基于布谷鸟搜索的虚拟机放置算法

发布时间：2018-04-25 06:01

  本文选题：云数据中心 + 布谷鸟搜索　； 参考：《电信科学》2017年10期

【摘要】：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。
[Abstract]:To solve the problem of virtual machine placement, a cuckoo search algorithm is introduced. Firstly, the virtual machine placement scheme is mapped to bird nest, and it is divided into top nest and bottom nest according to fitness. Secondly, the bottom nest and top nest are disturbed by perturbation function. Finally, the optimal placement scheme is obtained by selection and iteration. The algorithm can be used to integrate physical computers in cloud data centers and minimize the number of physical machines placed. The simulation results by Cloudsim show that, compared with the reordered grouping genetic algorithm, the improved minimum loading algorithm and the improved descending order first-time adaptation algorithm not only avoid the local optimum, but also improve the performance of the algorithm. And has higher performance advantage.
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;
【分类号】：TP18;TP302

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本文编号：1800050