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基于多种群遗传算法的虚拟机优化部署研究

来源期刊:控制工程2020年第2期

论文作者:董浩 李烨

文章页码:335 - 341

关键词:虚拟机部署;亲和度;负载均衡;罚函数法;多种群遗传算法;高斯学习;

摘    要:云环境中虚拟机部署问题直接影响数据中心的整体性能。针对虚拟机间亲和互斥关系提出虚拟机亲和度概念,综合考虑物理机负载均衡度,结合罚函数法思想,提出一种基于多种群遗传算法的优化部署策略。同时,为了避免陷入局部最优,对最优个体进行高斯学习。仿真结果表明,提出的多种群遗传算法获得了很好的物理机负载均衡度,可满足虚拟机之间存在亲和与互斥复杂关系时的部署要求,同时具有较强鲁棒性和较高收敛速度,能有效解决云环境中虚拟机部署问题。

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基于多种群遗传算法的虚拟机优化部署研究

董浩,李烨

上海理工大学光电信息与计算机工程学院

摘 要:云环境中虚拟机部署问题直接影响数据中心的整体性能。针对虚拟机间亲和互斥关系提出虚拟机亲和度概念,综合考虑物理机负载均衡度,结合罚函数法思想,提出一种基于多种群遗传算法的优化部署策略。同时,为了避免陷入局部最优,对最优个体进行高斯学习。仿真结果表明,提出的多种群遗传算法获得了很好的物理机负载均衡度,可满足虚拟机之间存在亲和与互斥复杂关系时的部署要求,同时具有较强鲁棒性和较高收敛速度,能有效解决云环境中虚拟机部署问题。

关键词:虚拟机部署;亲和度;负载均衡;罚函数法;多种群遗传算法;高斯学习;

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