云数据中心中基于人工萤火虫群优化算法的虚拟机部署问题研究

发布时间：2017-05-07 20:11

  本文关键词：云数据中心中基于人工萤火虫群优化算法的虚拟机部署问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术和互联网技术的飞速发展,云计算作为一种新型的计算方法和商业模式正逐步发展起来。新一代数据中心正是云计算与数据中心融合的产物,有着高资源利用率、绿色环保、高服务质量的要求。虚拟化技术能够将庞大的物理资源抽象为虚拟资源,有利于对资源进行整合和统一管理,从而实现资源的灵活调度和充分利用。云计算数据中心的建设正需要以虚拟化技术作为核心技术,而虚拟化技术的关键是虚拟机部署问题。因此对虚拟机部署问题进行研究具有重要的现实意义和实用价值。虚拟机部署问题实质是一个组合优化问题,群优化算法在解决组合优化问题上具有广泛的应用。人工萤火虫群优化算法是一种高效的群优化智能算法,具有简单易实现、鲁棒性强等特点。目前,该算法已成功应用在多峰问题、连续型问题上,对离散型问题的求解还存在一定的局限性。论文首先介绍了云计算数据中心和虚拟化技术的相关理论。其次综合资源损耗、系统功耗和负载均衡度三个方面对虚拟机部署问题进行分析,建立了虚拟机部署优化的多目标数学模型。最后将虚拟机部署问题转化为装箱问题,应用改进的自适应离散型人工萤火虫群优化算法进行解决。仿真实验结果表明,提出的自适应离散型人工萤火虫群优化算法具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度；提出的智能优化策略能够有效地解决虚拟机部署问题。
【关键词】：云数据中心 虚拟机部署 离散型人工萤火虫群优化算法 优化策略
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP302;TP18
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 论文研究背景与意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.2.1 虚拟机问题研究现状14-15
• 1.2.2 人工萤火虫群优化算法研究现状15-16
• 1.3 研究目标与内容16
• 1.4 论文主体结构16-18
• 第二章 相关理论研究18-28
• 2.1 云计算18-22
• 2.1.1 云计算概念和特征18-19
• 2.1.2 云计算服务架构19-21
• 2.1.3 云计算关键技术21-22
• 2.2 数据中心22-24
• 2.2.1 传统数据中心概述22-24
• 2.2.2 云计算数据中心概述24
• 2.3 虚拟化技术24-27
• 2.3.1 虚拟化技术概述24-26
• 2.3.2 云数据中心与虚拟化26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 人工萤火虫群优化算法28-32
• 3.1 人工萤火虫群优化算法理论28-30
• 3.1.1 人工萤火虫群优化算法基本仿生原理28-29
• 3.1.2 算法基本流程29-30
• 3.1.3 算法参数设置30
• 3.2 离散型人工萤火虫群优化算法研究30-31
• 3.3 本章小结31-32
• 第四章 一种基于离散型萤火虫算法的虚拟机部署智能优化策略32-41
• 4.1 云数据中心中虚拟机部署问题建模32-35
• 4.1.1 云数据中心中虚拟机部署问题的提出32
• 4.1.2 云数据中心中虚拟机部署问题数学模型32-35
• 4.1.3 相关参数估计35
• 4.2 基于离散型萤火虫算法的解决方案35-40
• 4.2.1 多目标问题的解决办法35-36
• 4.2.2 基于离散型萤火虫算法的求解方法36-39
• 4.2.3 离散型萤火虫算法步骤39
• 4.2.4 时间、空间复杂度分析39-40
• 4.3 本章小结40-41
• 第五章 实验及结果分析41-49
• 5.1 实验环境设置41
• 5.2 结果分析41-48
• 5.2.1 虚拟机部署性能比较41-45
• 5.2.2 算法性能分析45-48
• 5.3 本章小结48-49
• 第六章 总结和展望49-51
• 6.1 工作总结49
• 6.2 进一步工作展望49-51
• 参考文献51-56
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况56

【参考文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 孙鑫;面向云环境数据中心的高效资源调度机制研究[D];北京邮电大学;2012年

  本文关键词：云数据中心中基于人工萤火虫群优化算法的虚拟机部署问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：350521