基于改进蚁狮算法的虚拟机放置方法

作     者：刘耀鸿 王勇 LIU Yaohong;WANG Yong

作者机构：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西云计算与复杂系统高校重点实验室广西桂林541004 

出 版 物：《桂林电子科技大学学报》 (Journal of Guilin University of Electronic Technology)

年 卷 期：2022年第42卷第5期

页      面：376-383页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61861013) 广西创新驱动发展专项_科技重大专项(桂科AA18118031)。 

主　　题：虚拟机放置 云数据中心 多目标优化 蚁狮算法 能耗 

摘      要：虚拟机放置是虚拟机整合过程中的关键步骤,虚拟机放置方法的好坏往往会影响云数据中心的资源使用效率和性能,这类问题可以通过建立多目标优化模型来进行求解。当前云数据中心存在能耗高、资源利用率较低以及资源碎片化的情况。针对上述情况,提出了一种基于MALO算法的虚拟机放置策略。通过建立多目标多约束的虚拟机放置模型,对能耗、资源利用率和资源碎片化3个方面进行优化。并且在蚁狮算法的基础上,通过改进解空间的边界变化策略和蚂蚁随机游走的位置选择策略,最后对蚂蚁位置越界进行修正,使得种群的多样性能得到更好保证,这样能更好地跳出局部最优解。基于虚拟机放置平台对MALO算法和另外4种虚拟机放置算法进行仿真实验,实验结果表明,相比于蚁狮算法、BRC算法、MBFD算法和FFD算法,MALO算法在降低能耗、提高资源利用率以及减少资源碎片化方面有一定的提升效果。