基于粒子群优化算法的虚拟机部署策略

发布时间：2017-07-26 04:04

  本文关键词：基于粒子群优化算法的虚拟机部署策略

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【摘要】：针对云计算基础设施即服务(Iaa S)中的虚拟机部署问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的部署策略。由于PSO算法在处理虚拟机部署这类大规模复杂问题时,具有收敛速度慢且容易陷入局部最优的缺点,首先,引入多种群进化模式提高算法收敛速度,并在此基础上加入高斯学习策略避免局部最优,提出了一种多种群高斯学习粒子群优化(MGL-PSO)算法;然后,根据部署模型,使用轮询(RR)算法对MGL-PSO进行初始化,进而提出了一种以负载均衡为目标的虚拟机部署策略。通过在Cloud Sim中进行仿真实验,验证了在解决虚拟机部署问题时,MGL-PSO相比PSO算法,具有更快的收敛速度,并且负载不均衡度降低了13.1%。在两种实验场景下,所提算法相比随机负载均衡(OLB)算法,其负载不均衡度分别平均降低了25%和15%;相比贪婪算法(GA),使负载不均衡度分别平均降低了19%和7%。
【作者单位】： 解放军理工大学仿真与数据中心;
【关键词】： 虚拟机部署 粒子群优化 负载均衡 高斯学习 多种群进化
【分类号】：TP18;TP302
【正文快照】： 0引言基础设施即服务(Infrastructure as a Service,Iaa S)是云计算中最为基础的服务类型。用户向Iaa S服务商提出服务申请,Iaa S服务商通过把CPU、内存、硬盘存储等资源通过虚拟化技术封装在虚拟机中,并以虚拟机为单位提供给用户[1]。云数据中心(Cloud Data Centre,CDC)大量

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本文编号：574609