基于改进的遗传算法的虚拟机部署研究
本文选题：虚拟机部署 + 遗传算法 ； 参考：《广西大学学报(自然科学版)》2014年06期
【摘要】：云计算环境下虚拟机的部署是有关资源管理、服务质量等方面的综合性问题,是一个多目标的NP-hard问题。根据弹性云环境下虚拟机部署的特点,利用遗传算法解决多目标组合优化问题的优点,提出一种基于改进遗传算法的虚拟机部署算法,以减少物理计算机开销、提高资源利用率、满足用户SLA为优化目标,将云计算环境下的资源管理和服务质量需求转化为算法可识别的信息,通过改进遗传算法,使之适应于静态和动态部署的要求。实验结果分析表明,该算法在满足多目标的条件下得到较优的解,为虚拟机到物理节点的映射提供了较好的解决方案。
[Abstract]:The deployment of virtual machines in cloud computing is a comprehensive problem about resource management, quality of service and so on. It is a multi-objective NP-hard problem. Based on the characteristics of the deployment of virtual machines in the elastic cloud environment, the advantages of genetic algorithm are used to solve the multi-objective combinatorial optimization problem, and a virtual machine deployment based on improved genetic algorithm is proposed. The algorithm, in order to reduce the cost of the physical computer, improve the resource utilization and satisfy the user SLA as the optimization target, transform the resource management and service quality requirements under the cloud computing environment into the recognizable information of the algorithm, and make it adapt to the requirements of static and dynamic deployment by improving the genetic algorithm. A better solution is obtained under the condition of target, which provides a better solution for mapping virtual machine to physical node.
【作者单位】： 广西大学计算机与电子信息学院;广西高校并行与分布式计算技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61363067) 广西青年基金资助项目(2013GXNSFBA019281)
【分类号】：TP302;TP18
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