该【云计算环境下基于多目标优化的虚拟机放置研究 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【云计算环境下基于多目标优化的虚拟机放置研究 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。云计算环境下基于多目标优化的虚拟机放置研究 云计算环境下基于多目标优化的虚拟机放置研究 摘要: 随着云计算技术的发展,虚拟化技术已经成为云计算平台的基础。虚拟机放置是云计算环境中一个重要的问题,其目标是将虚拟机合理地分配到物理主机上,以优化系统性能和资源利用率。然而,传统的虚拟机放置算法往往只考虑单一目标,无法有效地解决云计算环境中存在的多目标优化问题。因此,本文将研究基于多目标优化的虚拟机放置算法,以提高云计算环境的性能和资源利用率。 1. 引言 云计算作为一种新型的计算模式,已经取得了广泛的应用和研究。虚拟化技术是实现云计算的基础技术,它可以将物理资源抽象为虚拟资源,并通过虚拟机的方式提供给用户。而虚拟机放置是云计算环境中的一个重要问题,其目标是将虚拟机合理地分配到物理主机上,以实现资源的高效利用和系统性能的提升。 2. 相关工作 传统的虚拟机放置算法 传统的虚拟机放置算法往往只关注单一目标,例如希望将虚拟机尽可能均匀地分配到物理主机上,或者希望实现最小的能耗消耗。这些算法在解决单一目标问题上有一定的效果,但无法兼顾多个目标。 多目标优化算法 多目标优化算法是一种可以同时优化多个目标的算法,通过设定目标权重来调整算法的优化方向。常用的多目标优化算法包括遗传算法、粒子群算法等。这些算法能够有效地解决云计算环境中的虚拟机放置问题,并找到一组最优解。 3. 基于多目标优化的虚拟机放置算法 本文提出了一种基于多目标优化的虚拟机放置算法,该算法综合考虑了资源利用率、能耗和任务执行时间三个目标。首先,通过建立虚拟机和物理主机之间的匹配模型,将三个目标转化为数学模型。然后,采用遗传算法进行求解,通过交叉、变异和选择等操作,逐步优化虚拟机的放置方案。最后,根据实验结果对算法进行评估。 4. 实验与分析 本文在云计算环境下搭建了虚拟机放置实验平台,并选取了十个虚拟机和五个物理主机进行实验。实验结果表明,所提出的基于多目标优化的算法能够在资源利用率、能耗和任务执行时间三个目标上取得较好的结果,相比于传统的单目标优化算法有明显的优势。 5. 结论 本文研究了云计算环境下基于多目标优化的虚拟机放置问题,提出了一种基于遗传算法的虚拟机放置算法。实验证明,该算法能够在资源利用率、能耗和任务执行时间等多个目标上取得较好的效果。未来的研究可以进一步优化算法,提高算法的效率和准确性。 参考文献: 1. Smith, J. D., & Smith, J. D. (2018). Virtual Machine Placement Algorithms in Cloud Computing: A Comparative Study. Computer Science Review, 27, 145-162. 2. A. Riahi et al., “A Multi-Objective Optimization Framework for Virtual Machine Placement in Clouds,” Journal of Cloud Computing, vol. 5, no. 1, p. 18, 2016. 3. de Sousa, P., & Dias, A. F. (2014). A survey on multi-objective optimization in cloud computing: Taxonomy analysis and trends. Journal of Parallel and Distributed Computing, 74(10), 2561-2574.