多目标优化决策 云计算的特征主要包括资源配置动态化

昭棠笔记 2023-02-13

body works-怪美的

2022年4月29日发

(作者:旅行吉他)

云计算中基于多目标优化的动态资源配置方

作者:邓莉姚力金瑜

来源:《计算机应用》2016年第09期

摘要:

目前百度图片推广,云平台的大多数动态资源分配策略只考虑如何减少激活物理节点的数量来达到节能

的目的,以实现绿计算google广告,但这些资源再配置方案很少考虑到虚拟机放置的稳定性。针对应用

负载的动态变化特征seo十万个为什么,提出一种新的面向多虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的动态资源配

置方法效果营销,结合各应用负载的当前状态和未来的预测数据,综合考虑虚拟机重新放置的开销以及

新虚拟机放置状态的稳定性,并设计了面向虚拟机分布稳定性的基于多目标优化的遗传算法

(MOGAS)进行求解网络舆情应对。仿真实验结果表明外链发布,相对于面向节能和多虚拟机重分布开销的遗传

算法(GA)网站建设网站推广,MOGAS得到的虚拟机分布方式的稳定时间是GA的10附子seo.42倍;同时,

MOGAS也较好权衡了多虚拟机分布的稳定性和新旧状态转换所需的虚拟机迁移开销之间的

关系网络营销解决方案。

关键词:

云计算;多目标优化;遗传算法;动态资源分配;虚拟机迁移

中图分类号:

TP319

文献标志码:A

Abstract:

Currently,mostresourcereallocationmethodsincloudcomputingmainlyaimtohowtoreduce

activephysicalnodesforgreencomputing,however云南建站,nodestabilityofvirtualmachineplacement

ingtovaryingworkloadinformationofapplicati谷歌英文网,anewvirtual

machineplacementmethodbasedonmultiobjectiveoptimizationwasproposedfornodestability,

cideringboththeoverheadofvirtualmachinereallocationandthestabilityofnewvirtualmachine

placement如何开展网络营销,andanewMultiObjectiveoptimizationbasedGeneticAlgorithmforodeStability

(MOGAS)ulationresultowthat防城港360网,thestability

timeofVirtualMachine(VM)placementobtainedbyMOGASis10.42timesaslongasthatof

VMplacementgotbyGA(GeneticAlgorithmforgreecomputingandumbersofmigration).

Meanwhile,MOGAScanwellbalancestabilitytimeandmigrationoverhead.

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