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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
针对已有虚拟机部署方法侧重于优化数据中心能耗,而忽略QoS保障的问题,提出一种基于能量与多维度QoS保障的虚拟机部署算法。建立虚拟机部署的QoS模型,设计一种通用QoS效用函数,实现不同形式QoS的标准量化。并在此基础上,将虚拟机部署问题形式化为满足全局QoS保障的同时能耗最小化问题。设计一种基于改进粒子群算法的虚拟机部署策略对优化问题进行求解。该策略通过相关参数和进化操作的重新定义,以及局部适应度优先的粒子位置更新机制,实现能耗与全局QoS保障的均衡优化。对算法进行了仿真实验分析,结果表明,该算法不仅在能耗与全局QoS保障性能上是优于同类算法的,并且在稳定性和可扩展性方面也具有较好的性能表现。  相似文献   

2.
具有混合群智能行为的萤火虫群优化算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
吴斌  崔志勇  倪卫红 《计算机科学》2012,39(5):198-200,228
萤火虫群优化算法是一种新型的群智能优化算法,基本的萤火虫群优化算法存在收敛精度低等问题。为了提高算法的性能,借鉴蜂群和鸟群的群体智能行为,改进萤火虫群优化算法的移动策略。运用均匀设计调整改进算法的参数取值。若干经典测试问题的实验仿真结果表明,引入混合智能行为大幅提升了算法的优化性能。  相似文献   

3.
随着越来越多数据中心的构建和部署,能耗问题成为研究热点。作为一种有效的节能策略,虚拟机整合受到了研究人员和业界的关注。针对传统的虚拟机放置策略的不足,利用化学反应优化算法CRO求解数据中心的虚拟机放置问题,并通过禁忌搜索算法提高CRO算法中器壁无损碰撞对解的勘探能力。仿真实验表明,相对于传统的贪婪放置策略FFD和基于ACO的放置策略,提出的CROTS算法可有效降低数据中心物理机的使用个数,进而降低了数据中心的能耗。  相似文献   

4.
王加昌  曾辉  何腾蛟  张娜 《计算机应用》2013,33(10):2772-2777
虚拟机动态配置是解决数据中心能耗低效的有效方法。针对动态配置过程中的虚拟机部署及优化问题展开研究,提出一种新的面向系统能耗的虚拟机部署算法以及基于主动迁移的优化策略。为了降低系统能耗,新算法采用基于服务器利用率的最佳适配降序算法求解虚拟机部署方案;同时为了适应应用负载的动态变化,新算法启动主动迁移策略对部署方案进行优化,即通过启发式算法在当前部署的基础上搜索使系统能耗更低的优化方案,并根据新部署对虚拟机执行主动迁移。考虑到迁移会导致应用服务质量降级和额外能耗,新算法通过在优化策略中设置基于服务器利用率的启动门限,对虚拟机主动迁移频率进行控制。仿真实验表明,所提算法在系统能耗、虚拟机迁移频率、服务器状态切换频率以及服务质量等多项性能指标上均有显著提高  相似文献   

5.
针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解;运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略,并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新,加快了算法前期收敛速度,减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明,优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性,同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。  相似文献   

6.
李俊祺  林伟伟  石方  李克勤 《软件学报》2022,33(11):3944-3966
数据中心的虚拟机(virtual machine,VM)整合技术是当今云计算领域的一个研究热点.要在保证服务质量(QoS)的前提下尽可能地降低云数据中心的服务器能耗,本质上是一个多目标优化的NP难问题.为了更好地解决该问题,面向异构服务器云环境提出了一种基于差分进化与粒子群优化的混合群智能节能虚拟机整合方法(HSI-VMC).该方法包括基于峰值效能比的静态阈值超载服务器检测策略(PEBST)、基于迁移价值比的待迁移虚拟机选择策略(MRB)、目标服务器选择策略、混合离散化启发式差分进化粒子群优化虚拟机放置算法(HDH-DEPSO)以及基于负载均值的欠载服务器处理策略(AVG).其中,PEBST,MRB,AVG策略的结合能够根据服务器的峰值效能比和CPU的负载均值检测出超载和欠载服务器,并选出合适的虚拟机进行迁移,降低负载波动引起的服务水平协议违约率(SLAV)和虚拟机迁移的次数;HDH-DEPSO算法结合DE和PSO的优点,能够搜索出更优的虚拟机放置方案,使服务器尽可能地保持在峰值效能比下运行,降低服务器的能耗开销.基于真实云环境数据集(PlanetLab/Mix/Gan)的一系列实验结果表明:HSI-VMC方法与当前主流的几种节能虚拟机整合方法相比,能够更好地兼顾多个QoS指标,并有效地降低云数据中心的服务器能耗开销.  相似文献   

7.
一种新颖的仿生群智能优化算法:萤火虫算法*   总被引:13,自引:2,他引:11  
萤火虫算法是受自然界中的萤火虫通过荧光进行信息交流这种群体行为的启发演变而来。作为一种新颖的仿生群智能优化算法,分析了萤火虫算法的仿生原理,从数学角度对算法实现优化过程进行了定义。通过典型的函数优化和组合优化问题对算法进行了仿真测试,测试结果表明了萤火虫算法在连续空间和离散空间优化的可行性和有效性,具有良好的应用前景。  相似文献   

8.
最优化虚拟机部署时延可以有效地提高云数据中心的效率,然而,目前虚拟机部署时延最优化问题主要针对的是单资源类型的部署。本文主要工作是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。接着,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),还设计了一种交叉冲突检查方法避免了交叉冲突后非法个体的生成。最后,通过实验比对,将提出的算法分别与最新研究成果VMPDN、粒子群优化算法等算法比较,结果表明提出算法有效的缩短了虚拟机的部署时延。同时通过不同资源类型数量、迭代次数及种群大小的情况下,分析和考察了算法的性能,结果表明提出算法的性能仍好于其他的算法。  相似文献   

9.
针对传统的群智能优化算法在求解柔性作业车间调度问题(FJSP)时,存在寻优能力不足且易陷入局部最优等缺点,本文以最小化最大完工时间为目标,将萤火虫算法(FA)用于求解柔性作业车间调度问题,提出一种改进的离散型萤火虫算法(DFA)。首先,通过两段式编码建立FA连续优化问题与FJSP离散优化问题之间的联系;其次,设计一种群初始化方法,以确保初始解的质量以及多样性;然后,提出改进离散型萤火虫优化算法并引入局部搜索算法,加强算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,对标准算例进行仿真,验证DFA算法求解FJSP的有效性。通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,表明了DFA求解FJSP的优越性。  相似文献   

10.
虚拟机分配是云数据中心的一个重要任务,它实现物理机和虚拟机的映射,这对整个云数据中心中计算集群的性能,响应时间和服务质量有重要影响。需要采用一定的虚拟机分配策略来保障在同一集群中自动地完成虚拟机分配,以便达到物理机集群的负载均衡,虚拟机迁移次数最小并且节能环保等目的。提出了一种添加新型行为策略的人工鱼群算法,并将该算法成功应用于虚拟机分配问题的求解。与多种虚拟机分配算法的对比结果表明,算法能更快获得符合云数据中心多个需求的分配方案,对于其他实时性要求较高的组合优化问题同样具有应用价值。  相似文献   

11.
石猛  孙静 《现代计算机》2003,(10):80-82
在金融领域中,优化设计和MATLAB优化工具箱有着不可估量的应用前景。本文首先介绍了优化设计的概念和过程,分析了MATLAB优化工具箱的求解优化问题的优点,然后通过建立数学模型,选择序列二次规划算法,利用MATLAB优化工具箱中的非线性约束优化函数,在MATLAB平台下缩写程序,设计和实现了一种最优投资方案。  相似文献   

12.
针对一般粒子群算法收敛速度慢易发散的缺点,提出一种速度改进型粒子群优化算法。该算法对速度的最大值进行动态改变.可以使粒子群算法在前期保持快速而又全局范围的探测搜索,而在后期,也可以将粒子限定在局部的重点区域的探测搜索。采用速度改进型粒子群优化算法对典型的多峰函数进行优化,仿真结果表明方法的有效性,并通过与一般粒子群算法进行比较,表明方法能够加快粒子群算法的收敛速度,具有更好的优化性能。  相似文献   

13.
针对一般粒子群算法收敛速度慢易发散的缺点,提出一种速度改进型粒子群优化算法。该算法对速度的最大值进行动态改变,可以使粒子群算法在前期保持快速而又全局范围的探测搜索,而在后期,也可以将粒子限定在局部的重点区域的探测搜索。采用速度改进型粒子群优化算法对典型的多峰函数进行优化,仿真结果表明方法的有效性,并通过与一般粒子群算法进行比较,表明方法能够加快粒子群算法的收敛速度,具有更好的优化性能。  相似文献   

14.
基于狮群中狮王、母狮及幼狮的自然分工,模拟狮王守护、母狮捕猎、幼狮跟随3种群智能行为,提出群体智能算法——狮群算法.算法中不同种类的狮子位置更新方式不同.遵循自然界生物“适者生存”的竞争法则,狮王守护领土,优先享用食物,母狮合作捕猎,幼狮分为学习捕猎、饥饿进食和成年被驱逐.狮子位置更新方式的多样化保证算法快速收敛,不易陷入局部最优.最后,将算法应用于6个标准测试函数优化问题,并对比粒子群算法、骨干粒子群算法,测试结果表明,文中算法收敛速度较快,精度较高,能较好地获得全局最优解.  相似文献   

15.
关系数据库的查询优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
冯卫兵 《现代计算机》2010,(1):30-33,37
查询优化是数据库管理系统设计和实现所采用的一项重要技术.它是影响数据库性能的关键因素。在对数据库查询优化所涉及的因素例如文件组织、存储介质、查询策略、查询算法、查询的操作方式、存储映射算法等讨论的基础上,全面地研究关系数据库的各种查询优化技术。  相似文献   

16.
基于互联网的结构系统协同优化设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
许多大型复杂产品的分系统是由异地分布的设计单位分别进行优化设计的,这样组集起来的产品系统并不能得到真正的优化。作者在以往理论研究工作基础上,研发了通过互联网对异地分布式结构系统进行协同优化设计的技术。文章给出了其实现途径、实用软件系统和应用算例。这项研究对于复杂产品的全球化协同设计具有重要意义。  相似文献   

17.
G. Yuval 《Software》1975,5(1):105-108
It is shown that it is possible to gather run-time statistics from a program without either slowing it down too much, or changing things such as the hardware or the operating-system kernel.  相似文献   

18.
We consider the problem of finding efficient trees to send information from k sources to a single sink in a network where information can be aggregated at intermediate nodes in the tree. Specifically, we assume that if information from j sources is traveling over a link, the total information that needs to be transmitted is f(j). One natural and important (though not necessarily comprehensive) class of functions is those which are concave, non-decreasing, and satisfy f(0) = 0. Our goal is to find a tree which is a good approximation simultaneously to the optimum trees for all such functions. This problem is motivated by aggregation in sensor networks, as well as by buy-at-bulk network design. We present a randomized tree construction algorithm that guarantees E[maxf Cf/C*(f)] ≤ 1 + log k, where Cf is a random variable denoting the cost of the tree for function f and C*(f) is the cost of the optimum tree for function f. To the best of our knowledge, this is the first result regarding simultaneous optimization for concave costs. We also show how to derandomize this result to obtain a deterministic algorithm that guarantees max_f Cf/C*(f) = O(log k). Both these results are much stronger than merely obtaining a guarantee on max_f E[Cf/C*(f)]. A guarantee on maxf E[Cf/C*(f)] can be obtained using existing techniques, but this does not capture simultaneous optimization since no one tree is guaranteed to be a good approximation for all f simultaneously. While our analysis is quite involved, the algorithm itself is very simple and may well find practical use. We also hope that our techniques will prove useful for other problems where one needs simultaneous optimization for concave costs.  相似文献   

19.
A. D. Vella 《Software》1985,15(10):991-996
The paper examines the code produced by three compilers on a DEC-20 together with the effects of some compiler switches on this code. Some very surprising results are found.  相似文献   

20.
In the above-mentioned comment, the author points out a technical problem with the paper (Wang, Z. Q., & Sznaier, M. (1997). Automatica, 33(1), 85–90). As we show here, this technical problem can be easily solved. Moreover, it affects neither the main formulation nor the results, which remain valid.  相似文献   

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