用双目标遗传算法解决校验散布布局优化问题

摘要

廉价磁盘冗余阵列(RAID)作为一种提高存储系统可靠性和性能的技术,已经得到了广泛的应用,有关磁盘阵列结构和数据布局的研究也一直比较活跃.已有的诸多校验散布布局技术依据的标准侧重不一、复杂程度不同,而且在不同的参数/条件的选取以及实际情况下其性能都各有优劣.因此,寻求一种新的途径来解决校验散布布局优化问题就显得尤为重要.理想数据布局的六条标准之中,标准2

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文摘

英文文摘

第1章绪论

第2章磁盘阵列技术

2.1磁盘阵列技术的发展历史

2.2磁盘阵列技术的基本思想

2.3基本RAID结构

2.3.1RAID-0(无冗余,条纹化)

2.3.2RAID级别1(镜像)

2.3.3RAID级别2(类似内存的纠错码)

2.3.4RAID级别3(位交错奇偶校验)

2.3.5RAID级别4(块交错奇偶校验)

2.3.6RAID级别5(块交错校验分布)

2.3.7RAID级别6(P+Q)冗余)

第3章校验散布布局技术

3.1校验散布布局思想的提出

3.1.1RAID5在故障状态下的性能

3.1.2校验散布思想

3.1.3理想校验散布布局标准

3.2平衡不完全区组设计(BIBO)校验散布布局

3.3Rrime布局和RELPR布局

3.3.1PRIME

3.3.2RELPR

3.4PDDL布局方法

3.5随机排列和模拟退火优化布局方法

3.5.1随机排列布局方法

3.5.2使用模拟退火算法进行布局优化

第4章多目标优化问题和多目标遗传算法

4.1多目标优化问题(Multi-objetive Optimization Prblems)

4.1.1基本概念和术语

4.1.2多目标优化

4.2多目标遗传算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm)

4.2.1遗传算法(Genetic Algorithms)

4.2.2多目标遗传算法(MOGA)

4.3Srinivas and Deb'sNon-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA)

4.3.1为整个群体分级

4.3.2适应度赋值

第5章用多目标遗传算法解决校验散布布局优化问题

5.1双目标遗传算法与模拟退火算法的差异

5.2用NSGA解决校验散布布局优化问题

5.2.1目标及目标函数的选取

5.2.2染色体(布局)表示方案

5.2.3决策空间上的Pareto占优关系

5.2.4确定布局参数和算法参数

5.2.5NSGA解决校验散布布局优化问题的主要步骤

5.3算法中的主要技术和重点问题

5.4解决校验散布布局优化问题的进一步讨论

5.4.1用加权的NSGA解决校验散布布局优化问题

5.4.2无约束条件的校验散布布局优化问题的解决

5.5实验结果

第6章总结

参考文献

致谢