基于改进粒子群优化算法的虚拟机迁移选择策略研究
本文选题：粒子群优化算法 + 虚拟机迁移 ； 参考：《计算机科学》2015年S1期
【摘要】：粒子群优化算法由于实现容易、精度高、收敛快,在解决多目标优化问题时呈现出较强的优越性。在定义匹配距离的基础上,引入粒子群优化算法思想制定虚拟机迁移选择策略,并对粒子群优化算法做出改进,引入规避列表思想,将剩余性能不满足虚拟机性能需求的服务器加入到规避列表中,以避免多个满足非劣最优解的虚拟机迁移到一台服务器,导致资源占用率超过结点资源上限。通过在CloudSim平台上与基本粒子群优化算法进行的仿真对比实验证明了本算法具有更快的收敛速度和选择速度。
[Abstract]:Particle Swarm Optimization (PSO) has the advantages of easy implementation, high precision and fast convergence, so it has a strong superiority in solving multi-objective optimization problems. Based on the definition of matching distance, particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced to formulate the migration selection strategy of virtual machine, and the PSO algorithm is improved, and the idea of circumventing list is introduced. In order to avoid the migration of multiple virtual machines satisfying the non-inferior optimal solution to a single server, the servers whose residual performance does not meet the performance requirements of virtual machines are added to the avoidance list, resulting in resource utilization exceeding the upper limit of node resources. Compared with the basic particle swarm optimization algorithm on the CloudSim platform, the simulation results show that the proposed algorithm has faster convergence speed and selection speed.
【作者单位】： 解放军信息工程大学;
【基金】：国家863计划基金项目(2008AA01Z404) 国防预研基金项目(910A26010306JB5201)资助
【分类号】：TP302;TP18
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7 袁e
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