【摘 要】
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考虑了服务器内资源容量及虚拟机多类型资源需求时虚拟机部署最优化时延问题。首先将最优化虚拟机部署时延问题进行了形式化建模,并证明了该问题为一个NPC问题;然后通过遗传结合贪心策略提出了一种高效的虚拟机部署算法优化时延。该算法的主要特点在于:结合了贪心策略指导个体在初始化、选择、交叉、变异时形成最优解,并且在交叉过程中采用奇、偶数位个体交叉的方式形成新个体,既避免了个体间的重复交叉,又通过多样化的新个
【机 构】
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桂林理工大学嵌入式技术与智能信息处理广西高校重点实验室,桂林理工大学信息科学与工程学院
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考虑了服务器内资源容量及虚拟机多类型资源需求时虚拟机部署最优化时延问题。首先将最优化虚拟机部署时延问题进行了形式化建模,并证明了该问题为一个NPC问题;然后通过遗传结合贪心策略提出了一种高效的虚拟机部署算法优化时延。该算法的主要特点在于:结合了贪心策略指导个体在初始化、选择、交叉、变异时形成最优解,并且在交叉过程中采用奇、偶数位个体交叉的方式形成新个体,既避免了个体间的重复交叉,又通过多样化的新个体形成使得算法的解不会陷入局部最优。另外,由于遗传算法在交叉过程中会存在交叉冲突问题(服务器容量超载),
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