基于改进遗传算法的动态虚拟机调度策略研究.docx

基于改进遗传算法的动态虚拟机调度策略研究
基于改进遗传算法的动态虚拟机调度策略研究
摘要：随着云计算的快速发展，在虚拟化环境下，动态虚拟机调度策略成为提高云计算性能和资源利用率的重要问题。本文提出了一种基于改进遗传算法的动态虚拟机调度策略，旨在减少虚拟机间的冲突并提高系统的负载均衡。实验结果表明，该策略在提高资源利用率的同时能够显著提高系统性能。
1.引言
随着云计算的快速发展，虚拟化技术被广泛应用于云计算平台中，通过将物理资源划分为多个虚拟机实例来提高硬件利用率和灵活性。但是，虚拟机调度策略是影响云计算性能和资源利用率的重要因素。因此，研究如何优化虚拟机调度策略具有重要意义。
2.相关工作
现有的虚拟机调度策略通常采用贪心算法或遗传算法等方法，但这些方法在解决大规模问题时存在一定的局限性。为了克服这些问题，本文提出了一种基于改进遗传算法的动态虚拟机调度策略。
3.动态虚拟机调度策略
动态虚拟机调度策略是根据系统实时的负载情况和虚拟机的资源需求，动态地调度虚拟机实例到物理机上。本文提出的策略主要包括三个步骤：选择操作、交叉操作和变异操作。
3.1选择操作
选择操作根据适应度函数从当前种群中选择出一部分个体作为父代，用于进行交叉和变异操作。适应度函数主要考虑虚拟机调度的负载均衡性和资源利用率。
3.2交叉操作
交叉操作是将两个父代个体的染色体进行交换，用于产生新的个体。本文采用单点交叉操作来保持基因的连续性和完整性。
3.3变异操作
变异操作是在个体染色体中进行随机变异，用于增加种群的多样性。本文采用位点变异操作，并限制变异率以保证算法的收敛性和稳定性。
4.实验结果分析
本文通过使用CloudSim模拟平台进行实验，对比了基于改进遗传算法的动态虚拟机调度策略与其他常用策略的性能。实验结果表明，本文提出的策略能够显著减少虚拟机之间的冲突，提高系统的负载均衡，并在资源利用率方面取得了明显的优势。
5.结论
本文提出了一种基于改进遗传算法的动态虚拟机调度策略，通过选择操作、交叉操作和变异操作，优化了虚拟机调度过程。实验证明，该策略能够显著提高系统性能和资源利用率，对于提升云计算平台的效率和性能具有重要意义。
参考文献：
[1]Li,J.,Yan,Y.,Li,X.,etal.(2018).ResearchandImplementationonVirtualMachineDynamicSchedulingStrategyBasedonImprovedGeneticAlgorithm.JournalofPhysics.ConferenceSeries,1143,032092.
[2]Lin,Y.,Zou,F.,&Yao,Z.(2019).DynamicSchedulingofVirtualMachinesUsingGeneticAlgorithminIaaSClouds.2019IEEE4thInternationalConferenceonCloudComputingandBigDataAnalysis(ICCCBDA),120-125.
[3]Hai,T.T.,Ali,N.I.,Yun,M.(2020).ANewDynamicResourceAllocationSchemebasedonEnhancedGeneticAlgorithmforVirtualMachinesPlacementinCloudComputing.JournalofInternetTechnology,21(2),387-396.