基于多目标优化的虚拟机部署策略

作     者：刘军 代福成 辛宁 LIU Jun;DAI Fu-cheng;XIN Ning

作者机构：东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110169 中国空间技术研究院通导部北京100000 

出 版 物：《东北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))

年 卷 期：2022年第43卷第5期

页      面：609-617页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61671141) 

主　　题：虚拟机部署 深度强化学习 资源利用率 负载均衡值 虚拟机性能 K均值聚类 

摘      要：为解决虚拟机部署过程中对虚拟机性能、资源利用率、负载均衡值等多个目标的优化问题,提出一种基于强化学习的改进部署算法.首先,用多个目标组成的多维奖励代替原来的单一奖励;然后将资源状态、优化目标及目标占比输入所提的预测器中来预测每个部署方案对应的多维奖励值,并通过反馈结果调节不同优化目标的占比以达到动态多目标优化的目的;最后,为了减少部署时间,用改进的均值聚类算法对服务器资源进行聚类加快部署.通过CloudsimPy平台对算法进行验证,结果表明本文算法可以在相同资源下完成更多的虚拟机请求且具有较高的部署成功率和较低的时延消耗.