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题名基于粒子群优化算法的虚拟机部署策略
被引量：10
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作者
杨靖
张宏军
赵水宁
占栋辉
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机构
解放军理工大学仿真与数据中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第1期117-121,共5页
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文摘
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%。
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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
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Keywords
virtual machine deployment
Particle Swarm Optimization（PSO）
load balancing
Gaussian learning
multiple population evolution
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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