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云环境下基于改进NSGAⅡ的虚拟机调度算法
随着云计算技术的不断深入发展，尤其是云环境下虚拟化技术的应用，虚拟机调度算法成为了越来越多云计算研究者关注的热点问题。在云计算中，虚拟机是云平台中的基本资源单元，虚拟机的调度质量直接影响着云平台的资源利用率和性能表现。因此，在云平台中，如何高效地调度虚拟机成为了重要的问题之一。本文主要介绍基于改进NSGAⅡ的虚拟机调度算法的相关研究。
1.虚拟机调度算法的研究现状
目前，虚拟机调度算法的研究已经取得了一定的进展和成果。现有的虚拟机调度算法主要包括贪心算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。这些算法在不同的场景下性能表现千差万别，需要根据实际应用环境的需求和特点进行适当调整和改进。
2.改进NSGAⅡ算法的设计思路
改进NSGAⅡ算法是一种基于多目标优化思想的虚拟机调度算法。其设计思路主要从以下两个方面出发：
(1)融合主机资源利用率和虚拟机迁移次数两个目标进行优化。在云计算环境下，如何高效利用主机的资源和减少虚拟机的迁移次数是虚拟机调度的两个重要目标。改进NSGAⅡ算法将这两个目标作为优化目标进行加权求和，并采用Pareto思想进行优化。
(2)引入进化因子对算法进行优化。改进NSGAⅡ算法中，引入了进化因子，通过优化进化因子来调整算法的搜索方向，从而提高算法的收敛性和搜索能力。
3.改进NSGAⅡ算法的实现步骤
改进NSGAⅡ算法的实现步骤主要包括以下几个方面：
(1)设计适应值函数。将主机资源利用率和虚拟机迁移次数两个目标作为适应值进行计算。对于主机资源利用率，可以采用主机CPU利用率、内存利用率、网络带宽等指标进行计算。对于虚拟机迁移次数，可以采用虚拟机迁移次数、虚拟机资源调整次数等指标进行计算。
(2)初始化种群。根据实际环境中的虚拟机和主机资源情况，随机生成一组初始种群。
(3)采用进化因子来对算法进行优化。进化因子是改进NSGAⅡ算法的重要组成部分，其中包括三个关键因素：目标函数线性加权法、进化策略以及交叉和变异。通过对这些因素进行适当调整，可以提高算法的收敛性和搜索能力。
(4)评估种群适应度，并根据适应度排序、拥挤度分析等方法选择出下一代种群。
(5)对采用交叉和变异操作的下一代种群进行进一步筛选和优化。
4.总结
改进NSGAⅡ算法是一种高效的虚拟机调度算法，可以优化主机资源利用率和虚拟机迁移次数两个目标。在实际应用中，需要根据实际应用环境和需求进行适当调整和改进，以达到更好的虚拟机调度效果。