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。
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;