基于遗传算法的云计算资源负载均衡调度策略优化

本文主要探讨了"基于遗传算法的云计算资源调度策略研究"这一主题。随着云计算的发展，资源利用率不高和节点负载不均衡是普遍存在的问题。针对这些问题，作者提出了一个创新的调度策略，利用遗传算法来优化虚拟机的负载均衡。遗传算法在考虑历史数据和实时系统状态的基础上，旨在实现动态的负载平衡，减少或避免不必要的虚拟机迁移，从而提高资源的使用效率。 该策略的核心在于通过模拟自然选择和遗传过程的遗传算法，不断调整和优化资源分配，确保每个计算节点的负载尽可能均衡。为了度量算法的整体效果，文中引入了平均负载作为评估指标，以此来衡量算法在全球负载均衡方面的性能。作者通过在CloudSim平台上进行大规模的仿真实验，验证了这一策略的有效性。实验结果显示，该算法显示出良好的全局收敛性和高效性，能够显著改善负载不均衡现象，并显著降低由于频繁迁移产生的成本，从而显著提升了云计算环境下的资源利用率。 关键词包括云计算、虚拟机资源、负载均衡、遗传算法以及调度策略，这些词汇共同构成了论文的研究焦点。这篇研究论文对于提高云计算环境中资源管理的效率和优化性能具有重要的理论和实践价值，为云计算资源调度提供了一种新颖而有效的解决方案。