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基于蚁群算法的虚拟机双目标优化部署方法
被引量:
2
1
作者
裴多
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3456-3461,共6页
针对目前存在的单一目标资源调度优化方法不能满足云数据中心多维度多目标需求的问题,提出一种双目标资源综合调度优化方法。综合考虑需要优化的CPU和内存两种资源,建立功耗和资源利用率双目标虚拟机放置模型,基于蚁群算法实现以减少资...
针对目前存在的单一目标资源调度优化方法不能满足云数据中心多维度多目标需求的问题,提出一种双目标资源综合调度优化方法。综合考虑需要优化的CPU和内存两种资源,建立功耗和资源利用率双目标虚拟机放置模型,基于蚁群算法实现以减少资源(CPU和内存)浪费和节省能耗为目标的虚拟机放置优化方法。实验结果表明,与单一目标的降序首次适应虚拟机放置算法进行对比,在实验条件相同的情况下,采用双目标虚拟机放置蚁群算法在节省能耗和提高资源利用率上有明显改善,该虚拟机放置方法有较好的可扩展性,可适应大规模云数据中心。
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关键词
资源调度
云数据中心
双目标
蚁群算法
优化
下载PDF
职称材料
题名
基于蚁群算法的虚拟机双目标优化部署方法
被引量:
2
1
作者
裴多
机构
重庆市
综合
经济
研究院
信息化
研究
中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第11期3456-3461,共6页
文摘
针对目前存在的单一目标资源调度优化方法不能满足云数据中心多维度多目标需求的问题,提出一种双目标资源综合调度优化方法。综合考虑需要优化的CPU和内存两种资源,建立功耗和资源利用率双目标虚拟机放置模型,基于蚁群算法实现以减少资源(CPU和内存)浪费和节省能耗为目标的虚拟机放置优化方法。实验结果表明,与单一目标的降序首次适应虚拟机放置算法进行对比,在实验条件相同的情况下,采用双目标虚拟机放置蚁群算法在节省能耗和提高资源利用率上有明显改善,该虚拟机放置方法有较好的可扩展性,可适应大规模云数据中心。
关键词
资源调度
云数据中心
双目标
蚁群算法
优化
Keywords
resource scheduling
cloud data center
bi-objectives
ant colony system algorithm
optimization
分类号
TP393.09 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于蚁群算法的虚拟机双目标优化部署方法
裴多
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
2
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