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构建了在线迁移算法模型和虚拟机负载评估向量,并依据各物理节点的带宽占用率、内存占用率和CPU占用率,确定迁移时机和需要迁移的源物理节点,依据CPU在各节点的占有率、ROM的使用效率、带宽的利用率来确定目标物理节点。通过仿真模拟环境试验证明,文中算法在虚拟机在线迁移中能够大幅度地提高物理节点的负载均衡,同时SLA违反率最小和云计算数据中心能耗最小。 相似文献
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高能耗已经成为云计算数据中心的一个重要课题。[1]本文提出了一个基于CPU和内存的二维贪婪型启发式算法,在部署虚拟机的过程中有效地实现了CPU和内存两种密集型服务的组合,同时考虑了虚拟机的服务时间单元,减少了虚拟机的迁移;采用的双阈值策略保障了服务质量并进一步减少了能耗。实验表明该算法具有较好的性能。 相似文献
3.
虚拟机放置是云数据中心资源管理的一个重要问题。提出了基于多目标优化的蚁群算法,通过建立服务器CPU进程损耗和内存资源消耗模型,定义一个多目标优化的虚拟机放置问题。通过改进蚁群算法获得一组非支配解来有效处理大规模数据中心潜在的较大解空间问题。在不同数量虚拟机情况下进行实验,证明该算法有着最低的资源消耗。 相似文献
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数据布局策略作为数据管理的重要方面,对研究多数据中心环境下的数据布局有着重要意义。针对多数据中心的数据检索、更新和全局负载均衡3个目标对数据布局方案进行求解和优化。提出一种改进的多目标遗传算法,该算法以降低多数据中心的数据检索和更新代价作为优化目标,并结合负载均衡作为约束条件。实验显示该算法不仅在数据布局方面有良好性能,而且能够获得较高的资源利用率。 相似文献
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基于启发式算法的工作流调度算法目标单一,无法保证用户满意度,且多目标调度算法少、性能差。为了改善现状,提出基于多阶段PSO的多目标工作流调度算法MSPSO,分析工作流任务的层次结构,按层次进行多阶段PSO调度,结合排队理论估算每阶段调度需要的虚拟机数量,控制PSO搜索空间,使算法能快速找到最优解。用4种真实科学工作流在CloudSim环境下进行仿真实验。结果表明,MSPSO算法资源利用率提高了1.81%,能耗降低了9.16%,任务违约率低至0.075%。MSPSO调度算法不仅能动态增减虚拟机,降低能耗,还能在保证截止时间的前提下降低任务违约率,提高资源利用率。 相似文献
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移动云计算环境中,移动用户需要决定是否将应用卸载至云端处理,即计算卸载决策问题。在共享信道下,多竞争用户进行应用卸载时,必然会导致应用执行的延时。为了解决截止时间约束下执行能耗的优化问题,提出了一种非合作博弈算法。博弈过程中,每个用户以满足应用执行期限的同时最小化自身能耗为目标,将多竞争用户共享通信信道建立为非合作博弈过程,使单个用户可以独立作出计算卸载决策。证明了在同质和半同质环境下,算法总能产生Nash均衡解。并设计了一种基于高斯赛德尔模型的方法求解了Nash均衡解。仿真实验结果证明,算法可以在一定次数迭代后收敛于Nash均衡点处,在满足时间约束的同时,极大降低用户局部执行时的总体能耗。 相似文献
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针对现有方法处理下网络生命周期较短、路由能耗速率较大以及数据包接收量较低的问题,提出基于能量分块均衡算法的网络多基站路由能耗调整方法.将EEUC路由协议与多基站下路由管理DSP设计相结合,使簇头能够承担更多数据传输任务.通过统计分析特征提取结果结合线性预测方法实现对路由能耗的准确预测,得到网络多基站路由能耗数据过载的概率密度函数.根据预测结果输出能量消耗数据,依据能量分块均衡算法,通过均衡簇头能耗实现对网络多基站路由能耗的均衡.实验结果表明,该方法有效减缓了路由能耗速率,提高了网络生命周期与数据包接收量,使能量得到了充分利用. 相似文献
8.
针对云计算数据中心能源消耗过高问题,分析了当前数据中心节能的相关研究成果,将数据中心计算节点的能耗优化方式分为基于动态电压频率调整、基于关闭空闲服务器和基于虚拟化技术的能耗优化3类,分别以综述方式进行总结。讨论了数据中心其它设备的能耗优化策略,预测了未来研究方向,可为数据中心能耗优化相关研究提供参考。 相似文献
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通过对粒子群优化算法和智能组卷策略的研究,建立了组卷的数学模型,阐述了基本粒子群优化算法的主要思想．提出了改进的粒子群优化算法适应度函数的设计方法和粒子迁移算法,实现了将一次多目标组合优化问题转换为多次单目标组合优化问题。 相似文献
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传统中小型企业数据中心面临着资源利用率低、管理维护复杂、安全性差等诸多问题。针对中小型企业网络布局不足的问题,引入Xen虚拟机,分析了其体系结构和实时迁移技术,并结合基于iSCSI协议的IPSAN技术,提出了一种利用Xen虚拟机技术构建的适合中小型企业发展的高可靠性网络架构。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2020,(2)
本文对含火力发电,水利发电的电力系统的发电优化调度进行策略分析,实现电力系统的节能发电调度.策略中通过构建基于火力发电中的煤炭耗量最小化、整个电网网络损耗最小化以及对水电站的蓄水量调节最大化的多目标优化函数.在对多目标优化函数求解时采用差分算法与蝙蝠算法结合的改进蝙蝠算法进行优化处理,实验结果表明,该优化算法能够相比于直接采用蝙蝠算法能够有效提高节能率,这可以为电力调度决策提供依据. 相似文献
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随着各大数据中心的建立,数据中心达到成千上万台服务器的规模。计算节点之间存在差异性,传统调度算法很难满足计算中心资源调度,主机之间难免出现负载不均衡,直接影响了云平台提供服务的能力,造成资源浪费。根据数据中心的实际情况,基于现有环境下各种主流资源调度策略,针对资源分配与主机运行时动态调度两方面提出完整的资源调度策略方案,提高数据中心计算能力,避免不必要的资源浪费,显著改善数据中心服务质量,实现各种资源负载均衡。 相似文献
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提高数据中心系统性能和减少能耗的关键问题是要将虚拟机放置到合适的物理结点上。要综合考虑数据中心的温度、电能消耗、资源使用、应用性能等状态因素,实现数据中心的温度、资源使用、应用性能等状态因素的最佳折中。研究了高效的目的主机选择方法,以解决数据中心虚拟机放置问题。 相似文献
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叶宇光 《泉州师范学院学报》2013,(6):75-78
针对无线传感器网络的DMTS时间同步算法,提出一种基于概率分发的改进算法P—DMTS算法,算法以动态变化的概率发送同步报文,大幅降低了广播同步报文的冗余度,有效节省了网络能耗．最后通过仿真实验验证P—DMTS算法,结果表明该算法对于能耗要求较高,但同步精度要求不是很高的无线传感器网络具有广泛的适用性． 相似文献
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《东南大学学报》2019,(4)
为了进一步改善多小区蜂窝边缘计算系统中的延时性能,提出了一种新的基于延时驱动的联合通信与计算资源BP(backpressure)调度算法.首先,为多小区蜂窝边缘计算系统中的通信与计算延时建立数学模型并表达为虚拟延时队列.然后,基于该虚拟延时队列模型,以BP调度算法为框架,以稳定虚拟延时队列为优化目标,设计了一种新型的联合无线子载波与计算虚拟机资源调度算法.最后,对所提出基于虚拟延时队列的BP调度算法的延时性能进行了仿真评估,并与传统基于队列长度的BP调度算法进行了对比.结果表明,在所采用的仿真条件下,所提出BP调度算法的总延时总是低于传统基于队列长度的BP调度算法.特别地,当计算资源异构配置时,总延时减少的百分比可以达到51.29%.因此,与传统基于队列长度的BP调度算法相比,所提出的基于虚拟延时队列的BP调度算法可以进一步降低延时. 相似文献
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基于固定多出口链路网络,根据多目标优化理论方法,提出一种分割调度模型作为负载平衡的优化方法。动态选择最优路径,得到相应的网络链路多目标优化解。推导出了基于多约束条件下的循环择优路径算法。实验表明,算法适用于多链路各种负载下的流量优化,有效解决了宽带网络的大量用户接入及负载均衡问题。 相似文献
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王向慧 《河北职业技术学院学报》2010,(2)
根据求解多目标优化问题时的一般要求,结合当前多目标优化算法的研究状况,从增强和保持种群的多样性角度出发,采用多种群的方式,提出了一种基于多种群的多目标遗传算法,同时算法中采用ε-占优的策略更新外部种群。通过针对经典测试函数的实验表明,该算法能够求得这些问题的Pareto前沿,说明该算法具有求解复杂多目标优化问题的能力。 相似文献