新型人工鱼群算法在云数据中心虚拟机分配中的高效应用

"本文探讨了人工鱼群算法在虚拟机分配中的应用，以解决云数据中心的资源管理和优化问题。文章指出，虚拟机分配对于云数据中心的性能、响应时间和服务质量至关重要。通过引入新型行为策略的人工鱼群算法，实现了更有效的虚拟机分配，旨在达到负载均衡、减少虚拟机迁移次数和节能的目的。实验结果表明，该算法相对于其他分配策略，能更快找到满足多方面需求的解决方案，具有较高的应用潜力。" 在云计算环境中，云数据中心（Cloud Data Centre, CDC）扮演着核心角色，由大量的服务器集群构成，提供虚拟机服务。虚拟机通过虚拟化技术将硬件资源如内存、I/O设备、存储和计算能力封装，提高了资源的可移植性和灵活性。然而，这带来了新的挑战——如何有效地进行虚拟机与物理机之间的映射，以确保资源的高效利用和系统的平衡运行。 虚拟机分配问题是一个复杂的组合优化问题，传统的负载均衡技术往往难以应对。因此，研究者们转向使用启发式方法，如人工鱼群算法。人工鱼群算法是一种模拟自然界中鱼类群体行为的优化算法，它通过模拟鱼的觅食、跟随和随机游动等行为，寻找全局最优解。在此文中，研究者对人工鱼群算法进行了创新，引入了新的行为策略，以适应虚拟机分配的需求。 文献中提到的其他研究包括基于加权轮盘赌的虚拟机调度策略，解决了群聚冲突；改进的MBFD算法用于确定虚拟机的最佳配置位置；以及针对负载较轻的物理机分配更多虚拟机的方法。这些工作展示了各种策略在虚拟机分配中的应用，但人工鱼群算法在实验中表现出更快找到满足多种目标（如负载均衡、迁移次数最少和节能）的分配方案的能力。 人工鱼群算法的优势在于其自我适应性和探索能力，能够处理多目标优化问题，而且在解决虚拟机分配这类问题时，能避免陷入局部最优，从而提高整体性能。通过与现有算法的对比，证明了该算法在实时性要求高的场景下的有效性，不仅适用于云数据中心，还可能推广到其他类似的组合优化问题中。 这篇论文研究了人工鱼群算法在云数据中心虚拟机分配中的应用，通过实验证明了该算法在资源管理优化方面的优越性，为云环境下的资源调度提供了新的思路和工具。未来的研究可以进一步探索这种算法的改进版本，或者将其与其他优化算法结合，以适应不断变化的云计算需求。