虚拟机簇的双目标优化遗传迭代调度算法

摘要

对于计算量小、任务单一的云服务请求，虚拟化技术较好的解决了实际问题。研究者主要考虑单虚拟机在不同硬件平台上的调度和部署问题，如蚁群算法、多属性决策等优化技术也被使用于其中，尽可能提升云服务过程中的资源利用效率在遗传算法的基础上,构建了一种用于虚拟机簇部署的调度算法.此算法的核心是适应度函数的构建,构建的基础是两个优化目标:一个是结合CPU、内存、硬盘、带宽等参数的资源利用率,另一个是基于计算时间的处理效率.为了考察此算法的效果,选取启发式算法和GC算法作为比较算法.实验结果表明基于双目标优化的遗传迭代调度算法,具有更高的资源利用率和处理效率.