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首页云计算环境下云存储部署的混合进化算法优化
本文主要探讨了"云存储部署优化的进化算法设计"这一主题,针对云计算环境中的云存储部署规划问题,作者李皓和罗熊在北京科技大学计算机与通信工程学院以及材料领域知识工程北京市重点实验室的研究背景下提出了创新的解决方案。他们首先构建了一个基于对象存储的三层架构云存储模型,将云存储部署视为一个多目标优化调度问题。 在现有的优化算法如粒子群优化和遗传算法中,他们注意到这些算法在解决云存储部署优化问题时存在收敛速度慢和调度效率不高的局限性。为了改进这些问题,他们结合两种算法的优势,设计了一种混合进化算法。这个算法旨在提高求解的效率和优化效果,通过调整算法参数和策略,优化了进化过程,确保了算法在处理复杂优化问题时的性能。 在云计算仿真平台CloudSim上,作者进行了详尽的实验验证,通过对比实验,展示了所提混合进化算法在负载均衡等关键性能指标上的显著提升。结果显示,他们的算法能够有效地优化云存储的部署任务,相比于传统的进化算法,它能够提供更优的性能配置。这对于提高云计算系统的整体效率和服务质量具有重要意义。 因此,本文不仅关注理论研究,还结合实际应用,提供了云存储部署优化的实际解决方案,为云计算环境下的资源管理和调度提供了有价值的参考。关键词包括云存储、粒子群优化和遗传算法,体现了研究者在该领域的深入理解和技术创新。这篇文章对于理解如何利用进化算法优化云计算环境下的云存储部署具有很高的学术价值。
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第 43卷 增刊(I)
2013年 7月
东 南 大 学 学 报
(自 然 科 学 版 )
JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)
Vol.43 Sup(I)
July2013
doi:10.3969/j.issn.1001-0505.2013.S1.042
云存储部署优化的进化算法设计
李 皓 罗 熊
(北京科技大学计算机与通信工程学院,北京 100083)
(材料领域知识工程北京市重点实验室,北京 100083)
摘要:针对云计算环境下的云存储部署规划优化问题,全文研究和提出了一种进化算法并进行
了求解.首先基于对象存储方法,设计了三层架构云存储模型.在建立的模型中,将云存储部署
抽象为多目标优化调度问题,针对现有粒子群优化算法或遗传算法在解决这一优化调度问题过
程中出现的收敛速度及调度效率等方面的不足,将 2种算法进行有效融合,设计了混合进化算法
来进行求解
,讨论了进化算法的优化设计过程.同时,在云计算仿真平台 CloudSim上,对所提出
的优化算法进行仿真实验,并对云存储中负载均衡等性能指标的改善程度进行了检测.结果表
明,所提出的混合进化算法有效实现了云存储的优化部署任务,与其他进化算法相比,能对性能
指标实现更优配置.
关键词:云存储;粒子群优化;遗传算法
中图分类号:TP39 文献标志码:A 文章编号:1001-0505(2013)增刊(I)020204
Designofevolutionaryalgorithm fortheoptimization
ofcloudstoragedeployment
LiHao LuoXiong
(SchoolofComputerandCommunicationEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083,China)
(BeijingKeyLaboratoryofKnowledgeEngineeringforMaterialsScience,Beijing100083,China)
Abstract:Aimingattheoptimizationofcloudstoragedeploymentincloudcomputingenvironment,
anevolutionaryalgorithm isproposed.Firstly,acloudstoragemodelwiththreetierstructureisde
signedbyusingtheobjectstoragemethod.Inthismodel,thecloudstoragedeploymentisdefinedas
amultiobjectiveoptimizationproblem.Thisproblem canbesolvedbyusingthetraditionalparticle
swarm optimization(PSO)algorithm orthegeneticalgorithm (GA).However,theconvergence
speedandtheschedulingefficiencyarenotsatisfactory.Toovercometheabovelimitation,ahybrid
evolutionaryalgorithm ispresentedbycombiningPSOandGA.Theoptimizationdesignprocessof
thisevolutionaryalgorithmisanalyzed.Moreover,theproposedalgorithmistestedonthesimulation
platform CloudSim.Meanwhile,theimprovementofmainperformanceindexsuchasloadbalanceis
evaluated.Theexperimentalresultsshow thattheproposedalgorithm efficientlyimprovestheper
formanceofcloudstoragedeployment.Comparedwithotherapproaches,thisevolutionaryalgorithm
canachievebetterconfigurationofperformanceindex.
Keywords:cloudstorage;particleswarm optimization;geneticalgorithm
收稿日期:20130310. 作者简介:李皓(1989—),女,硕士生;罗熊(联系人),男,博士,副教授,硕士生导师,xluo@ustb.edu.cn.
基金项目:国家自然科 学 基金 资 助项 目 (61174103,61174069,61004021)、中央 高校 基 本科 研 业务 费 专项 资 金资 助 项目 (FRFTP11
002B)、材料领域知识工程北京市重点实验室 2012年度阶梯计划资助项目(Z121101002812005).
引文格式:李皓,罗熊.云存储部署优化的进化算法设计[J].东南大学学报:自然科学版,2013,43(S1):202 205.[doi:10.3969/j.issn.
1001-0505.2013.S1.042]
通过应用软件云存储将网络中各种不同类型的
存储设备集合起来进行协同工作,主要向用户提供
包括业务访问和数据存储在内的服务,在大数据计
算时代,具有重要的应用价值.云存储是由多个部
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