基于多目标遗传算法的云服务部署优化方法

• 作者: 旷毅 杨扬 颉斌
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 云计算 服务部署 多目标遗传算法 基因编码 适应度函数
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: IPv6与虚拟化技术
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.16S116

摘要

将服务部署优化问题建模为多目标组合优化问题。在多目标遗传算法的基础上，把部署方案转换为基因编码，用轮盘赌选择机制选择个体，用单点交叉算子产生新的子代，并以设定的概率发生变异。对合适个体考虑支配值和稀疏值设计适应度函数；对不合适个体根据支配值和SLA冲突设计适应度函数。最后给出了优化过程。通过仿真实验可以看出：随着迭代次数的增加，适应度值及各个优化指标值逐渐收敛于一个固定且较优值，说明利用设计的优化算法，能使各个优化目标值较快地收敛到一个较优解，能较好地帮助基础设施即服务（SaaS ）提供商在部署应用服务时进行有效规划和决策。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨扬	北京科技大学计算机通信工程学院	183	2049	21.0	36.0
2	颉斌	北京科技大学计算机通信工程学院	21	193	10.0	13.0
3	旷毅	北京科技大学计算机通信工程学院	2	5	2.0	2.0