基于蚂蚁群体智能的多目标虚拟机合并优化

• 作者: 李玉萍 陈丽娜
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 虚拟机合并 多目标优化 虚拟机迁移 蚂蚁种群
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 241-248
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 字数: 7714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.08.041

摘要

为了优化数据中心中虚拟机的合并过程,提高物理主机利用率和降低虚拟机的迁移代价,利用蚂蚁群体智能方法提出一种新的多目标虚拟机合并算法.该算法基于重要性按序优化了两个目标,第一目标是最大化虚拟机合并过程中的主机释放量.同时,由于虚拟机迁移是资源密集型操作,第二目标选择最小化虚拟机迁移量.通过修正的蚂蚁搜索过程,最终得到了最优的虚拟机合并效果.与两种代表性蚂蚁算法进行实验对比,结果表明,在所有四个实验场景下,新算法在多数场景和参数配置条件下得到的主机释放量、虚拟机迁移量、包装效率以及算法运行时间均有更佳表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玉萍	商丘师范学院信息技术学院	20	10	2.0	2.0
2	陈丽娜	商丘师范学院信息技术学院	21	58	5.0	6.0