遗传算法优化云数据中心虚拟机部署时延研究

“面向云数据中心的虚拟机部署时延优化算法研究” 本文主要探讨了云数据中心中虚拟机部署的时延优化问题，这是一个重要的议题，因为高效的虚拟机部署直接影响到云计算服务的质量和用户满意度。作者首先对虚拟机部署的最优化时延问题进行了形式化的数学建模，证明了这个问题是一个NPC（非确定性多项式完全）问题，这意味着在复杂度理论上，该问题是难度相当高的。 针对这个问题，研究者提出了一种结合遗传算法和贪心策略的优化算法。这种算法的独特之处在于它利用贪心策略在算法的不同阶段（初始化、选择、交叉、变异）引导个体向最优解靠近。在交叉过程中，算法采用了奇偶数位个体交叉的方法，这既能防止个体之间的重复交叉，又能促进多样性的新个体生成，避免算法陷入局部最优。同时，针对遗传算法在交叉过程中可能出现的服务器容量超载（交叉冲突）问题，文章设计了一种交叉冲突检查机制，可以有效地阻止非法个体的产生。 实验结果显示，提出的算法相比于现有的VMPDN算法和粒子群优化算法，能显著缩短虚拟机的部署时延。此外，通过对不同资源类型数量、迭代次数和种群大小的参数变化进行分析，进一步验证了该算法在各种情况下的性能优势。这些实验数据表明，无论在何种条件下，所提算法都能保持其优越性，提供更高效的虚拟机部署解决方案。 论文的作者包括敬超和程小辉，他们分别来自桂林理工大学的嵌入式技术与智能信息处理广西高校重点实验室和信息科学与工程学院。此研究得到了广西自然科学基金、国家自然科学基金、广西高校重点实验室主任基金以及桂林理工大学博士启动基金的支持。 总结起来，这篇研究论文为云数据中心的虚拟机部署提供了新的优化思路，通过创新的遗传算法与贪心策略的结合，有效解决了虚拟机部署时延问题，提高了云服务的效率和响应速度。这一成果对于提升云计算服务的整体性能和用户体验具有重要意义。